本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的認知無線電頻譜檢測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無線電頻譜是一種寶貴的不可再生資源,在我國主要由國家無線電管理委員會統(tǒng)一授權(quán)使用。這種授權(quán)式的頻譜分配方式可以避免各系統(tǒng)間的干擾,但由于各系統(tǒng)間頻譜使用的不完全性,很容易造成頻譜浪費。認知無線電技術(shù)正是基于以上考慮而提出的,它能夠?qū)崿F(xiàn)頻譜動態(tài)分配,有效緩解當前頻譜資源緊張的問題。在認知無線電中,認知用戶采用頻譜檢測技術(shù)在授權(quán)信道內(nèi)搜尋“頻譜空洞”進行通信,可見頻譜檢測技術(shù)是保證認知無線電系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。在寬帶頻譜感知中,傳統(tǒng)方案都受限于A/D采樣率的限制,每個感知前端只能在較窄的頻率范圍內(nèi)進行檢測,這很大程度上影響了寬帶頻譜檢測的性能。而近些年提出的壓縮感知技術(shù)可以有效解決這一問題。壓縮感知技術(shù)的前提是信號是可壓縮的或在某個變換基下是稀疏的,而頻譜資源天然的頻域稀疏性正好滿足此條件。因此可以將壓縮感知技術(shù)與頻譜檢測技術(shù)相結(jié)合來提高頻譜檢測的效率。本文主要對基于壓縮感知的認知無線電頻譜檢測進行研究。首先,通過離散傅里葉變換,將原始時域信號投影到頻域,使信號在頻域具有稀疏性；然后通過高斯隨機矩陣對得到的稀疏信號進行觀測；最后,認知用戶采用BP、MP、OMP、 CoSaMP、ICoSaMP算法進行重構(gòu),采用能量檢測法進行頻譜檢測。仿真實驗結(jié)果表明,在無噪、有噪環(huán)境下,ICoSaMP算法都能準確的恢復(fù)出原始信號,與其他幾種常規(guī)恢復(fù)算法相比,ICoSaMP也能得到較為理想的重構(gòu)誤差。在頻譜檢測方面,ICoSaMP算法能夠在算法復(fù)雜度和檢測概率之間取得較為理想的折中。與MP、OMP、CoSaMP恢復(fù)算法相比,ICoSaMP算法不需要提前知道信號的稀疏度,這更加適用于實際的通信環(huán)境。多節(jié)點協(xié)作頻譜檢測能解決單節(jié)點檢測的弊端,在提高頻譜檢測性能的同時,也能降低對感知條件的要求。但它同時也會造成額外的開銷,如時延、能量損耗等。本文對復(fù)雜度較低的“硬”判決算法做了分析。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 認知無線電 頻譜檢測 能量檢測
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的研究內(nèi)容13-14
• 1.4 論文章節(jié)安排14-16
• 第2章 認知無線電概述及其頻譜檢測方法16-30
• 2.1 認知無線電概述16-18
• 2.1.1 認知無線電的定義16
• 2.1.2 認知無線電的關(guān)鍵技術(shù)16-18
• 2.2 頻譜感知技術(shù)概述18-19
• 2.3 單節(jié)點頻譜感知技術(shù)19-27
• 2.3.1 主用戶發(fā)射機檢測20-25
• 2.3.2 主用戶接收機檢測25-27
• 2.4 多節(jié)點頻譜感知技術(shù)概述27-28
• 2.4.1 單節(jié)點檢測的弊端27-28
• 2.4.2 協(xié)作頻譜感知的關(guān)鍵技術(shù)28
• 2.5 本章小結(jié)28-30
• 第3章 壓縮感知技術(shù)及ICoSaMP恢復(fù)算法研究30-48
• 3.1 壓縮感知技術(shù)概述30-31
• 3.2 信號的稀疏表示31-32
• 3.3 信號的觀測32-35
• 3.4 信號的重構(gòu)35-42
• 3.4.1 基追蹤算法37
• 3.4.2 匹配追蹤算法37-38
• 3.4.3 正交匹配追蹤算法38-39
• 3.4.4 分段正交匹配追蹤算法39-40
• 3.4.5 正則化正交匹配追蹤算法40-41
• 3.4.6 壓縮采樣匹配追蹤算法41
• 3.4.7 改進壓縮采樣匹配追蹤算法41-42
• 3.5 仿真分析42-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第4章 基于壓縮感知的認知無線電頻譜檢測研究48-66
• 4.1 基于壓縮感知的認知無線電頻譜檢測模型48-50
• 4.2 頻譜檢測假設(shè)檢驗問題50-52
• 4.2.1 二元假設(shè)檢驗50-51
• 4.2.2 復(fù)合假設(shè)檢驗51
• 4.2.3 序列檢驗方法51-52
• 4.3 仿真分析52-56
• 4.4 協(xié)作頻譜檢測技術(shù)56-65
• 4.4.1 協(xié)作頻譜檢測架構(gòu)56-58
• 4.4.2 融合判決算法58-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第5章 總結(jié)與展望66-70
• 5.1 全文總結(jié)66-67
• 5.2 下一步的研究工作67-70
• 參考文獻70-76
• 攻讀學(xué)位期間參加科研項目情況76-77
• 致謝77-78
• 作者簡介78

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