基于壓縮感知的頻譜檢測算法的研究.pdf

1、隨著通信技術快速發(fā)展、無線通信業(yè)務不斷增長，頻譜資源分配日益緊張。認知無線電技術為解決頻譜匱乏問題、實現(xiàn)頻譜資源分配與動態(tài)管理以及提高頻譜資源的利用效率提供了強而有力的技術支持。頻譜感知是認知無線電技術的基礎，認知無線電(Cognitive Radio，CR)要求快速準確地對寬帶頻譜進行感知，這就向數(shù)/模轉換器提出了高速率要求。越來越高的采樣速率逐漸成為限制通信技術發(fā)展的一大瓶頸，這促使人們轉而尋找能夠低速采樣的新技術。壓縮感知(Com

2、pressed Sensing，CS)便是這樣一種技術，它打破了奈奎斯特采樣定理的限制，僅通過少量檢測點數(shù)便能實現(xiàn)信號的重建與檢測。本文對基于壓縮感知的頻譜感知算法進行了研究。
　　考慮到實際應用中頻譜占用通常具有稀疏性，根據(jù)頻譜占用特點和頻譜檢測的要求，本文提出了一種基于差分信號壓縮感知(Differential Signal Compressed Sensing，DSCS)的寬帶頻譜感知方法。該方法在能量檢測法的基礎上引入壓縮

3、感知理論，使系統(tǒng)能以遠低于奈奎斯特采樣速率的速率對信號無損采樣，降低了對系統(tǒng)硬件的要求；為降低計算量、提高算法穩(wěn)定性，該方法通過檢測差分信號代替檢測信號本身作為判斷頻譜占用變更的依據(jù)；為根據(jù)實際需要更靈活地調(diào)整算法準確度、降低計算復雜度，引入精度作為算法的迭代停止條件。仿真結果表明，適當?shù)木认?DSCS法能夠大降低迭代次數(shù)、減少計算量，并獲得較一般方法更好的檢測性能。
　　由于在對多源、多維信息協(xié)同利用和綜合處理方面的缺乏，單點

4、檢測對檢測對象的整體性、系統(tǒng)性考慮不夠充分，在準確性、可靠性和實用性等各方面都有所缺憾。因此有必要引入多節(jié)點協(xié)同檢測，其中的集中式數(shù)據(jù)融合算法具有無信息丟失、數(shù)據(jù)全面、最終判決結論的置信度高等優(yōu)勢，但這一算法由于其傳輸數(shù)據(jù)量大、信息處理時間長、融合中心負擔過重，會對系統(tǒng)響應能力造成一定影響?；趬嚎s感知理論框架，本文提出了一種基于壓縮感知的多節(jié)點集中式檢測方案，該方案在繼承了集中式優(yōu)點的同時極大地降低了采樣速率，減少了傳輸數(shù)據(jù)量與存儲時

5、間。
　　壓縮感知重建算法是hard NP?問題，計算復雜度高，特別對于寬帶信號重建過程耗時過長，不利于實時性應用。使用差分信號與多節(jié)點檢測對于重建算法的效率與性能有一定程度地改善，但是沒有從根本上改變。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡技術引入基于CS的寬帶頻譜檢測方案，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模擬取代重建算法過程，將計算復雜度從檢測占用情況轉移到網(wǎng)絡訓練上來。仿真結果顯示在對數(shù)據(jù)進行1-bit量化處理以后，系統(tǒng)能在較短時間內(nèi)根據(jù)輸入的檢測信號得到頻譜占用情