基于自適應(yīng)差量的頻譜狀態(tài)信息壓縮方法.pdf

1、由于無(wú)線通信技術(shù)的日益發(fā)展，用戶群體和業(yè)務(wù)正變得越來(lái)越多，從而導(dǎo)致頻譜資源變得越來(lái)越緊缺。于是，人們開始關(guān)注如何充分利用頻譜以提高頻譜的利用效率，而解決這個(gè)問題的一個(gè)好的辦法便是運(yùn)用認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)。認(rèn)知無(wú)線電是通過(guò)感知周圍的環(huán)境來(lái)發(fā)現(xiàn)頻譜空洞，然后對(duì)它們加以利用，從而提高頻譜的利用效率。
　　由于頻譜感知需要盡量準(zhǔn)確地感知周圍的頻譜環(huán)境，因而獲得的頻譜狀態(tài)信息數(shù)據(jù)量將會(huì)很大。如果不對(duì)這些感知到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理，而是直接將它

2、們傳送給管理中心或者相互交流，這會(huì)給認(rèn)知通信系統(tǒng)帶來(lái)很大的負(fù)載壓力，會(huì)需要很長(zhǎng)的傳輸時(shí)間、占用較大的帶寬。因此，針對(duì)這個(gè)問題本文討論了對(duì)海量感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的技術(shù)，從而在滿足認(rèn)知系統(tǒng)要求的基礎(chǔ)上減小數(shù)據(jù)量。
　　可以降低頻譜狀態(tài)信息數(shù)據(jù)量的方法有很多，比如判決處理方法、壓縮感知方法和基于數(shù)據(jù)壓縮的處理方法(如，Huffman編碼)等。但是，它們都有各自的一些缺點(diǎn)。比如，判決處理方法的門限不好設(shè)定，這會(huì)導(dǎo)致信息量的損失。壓縮感知要求

3、信號(hào)是稀疏的，這個(gè)不一定對(duì)所有信號(hào)都成立。而常用的基于數(shù)據(jù)壓縮的處理方法，比如Huffman編碼，它的缺點(diǎn)就是其壓縮效果與頻譜的各個(gè)頻率點(diǎn)的功率值出現(xiàn)的概率分布特點(diǎn)有關(guān)：當(dāng)各個(gè)頻率點(diǎn)的功率值出現(xiàn)的概率很不平均時(shí)，壓縮效果最好；當(dāng)各個(gè)頻率點(diǎn)的功率值出現(xiàn)的概率是一樣的時(shí)候，此時(shí)壓縮效果最差。
　　針對(duì)上述問題，本文提出了一種頻譜狀態(tài)信息壓縮的處理方法，即對(duì)頻譜狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的差值以自適應(yīng)增量編碼的方式轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制序列再傳輸。這樣每個(gè)狀態(tài)

4、增量數(shù)據(jù)僅用1bit信息來(lái)表示，壓縮效果非常好。而且接收端在恢復(fù)數(shù)據(jù)時(shí)，能夠根據(jù)壓縮信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，自適應(yīng)地調(diào)整原數(shù)據(jù)之間的差值，并在前一個(gè)數(shù)據(jù)值的基礎(chǔ)上追加這個(gè)差值從而得到此次數(shù)據(jù)的值，進(jìn)而恢復(fù)出原來(lái)的所有頻譜狀態(tài)數(shù)據(jù)。這種方法在傳輸?shù)倪^(guò)程中只需傳輸較少的信息，達(dá)到了信息壓縮的目的，不但使傳輸時(shí)間大大減少，而且只需占用較小的帶寬，降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。
　　最后，本文使用USRP軟件無(wú)線電平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了頻譜感知功能以及上述各個(gè)降低頻譜