本文選題：認(rèn)知無線電(CR) + 頻譜感知　； 參考：《電子技術(shù)應(yīng)用》2017年06期

【摘要】：在基于認(rèn)知無線電(CR)的寬帶頻譜感知中,調(diào)制寬帶轉(zhuǎn)換器(MWC)可以通過采用欠奈奎斯特采樣來降低所需要的采樣率,并且多個CR設(shè)備和融合中心可進行協(xié)作頻譜感知來提高頻譜感知的精確度。由正交匹配追蹤(OMP)算法擴展的塊稀疏同步正交匹配追蹤(BSOMP)算法作為一種基于MWC實現(xiàn)協(xié)作頻譜感知的聯(lián)合信號重構(gòu)算法,在低信噪比(SNR)下的正確支撐集恢復(fù)百分比不夠理想。提出由壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)算法擴展成塊稀疏同步壓縮采樣匹配追蹤(BSCoSaMP)算法作為實現(xiàn)協(xié)作頻譜感知的聯(lián)合信號重構(gòu)改進算法。仿真結(jié)果顯示,與BSOMP算法相比,BSCoSaMP算法可以得到更高的正確支撐集恢復(fù)百分比。
[Abstract]:In cognitive radio (CR)-based broadband spectrum sensing modulation broadband converters (MWC) can reduce the required sampling rate by using under-Nyquist sampling. And multiple CR devices and fusion centers can perform cooperative spectrum sensing to improve the accuracy of spectrum sensing. Block sparse synchronous orthogonal matching tracking (BSOMP) algorithm, extended by orthogonal matching tracking (OMP) algorithm, is a joint signal reconstruction algorithm based on MWC to realize cooperative spectrum sensing. The percentage of correct support set recovery under low SNR is not ideal. This paper proposes an improved algorithm for joint signal reconstruction based on compressed sampling matching tracking (CoSaMP), which is extended to block sparse synchronous compression sampling matching tracking (BSCoSaMP), as a joint signal reconstruction algorithm for cooperative spectrum sensing. Simulation results show that the BSCoSaMP algorithm can get a higher recovery percentage of correct support set than BSOMP algorithm.
【作者單位】： 海南大學(xué)南海海洋資源利用國家重點實驗室;海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61561017)
【分類號】：TN925

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本文編號：2072865