基于壓縮感知的寬帶頻譜感知的研究.pdf

1、無線頻譜是當今社會所必需且不可再生的寶貴資源,考慮到無線通信業(yè)務需求的日益增長,有必要深入研究如何有效提高頻譜資源利用率。近年來,認知無線電(Cognitive Radio, CR)的相關研究受到廣泛地關注,它能夠有效地利用頻譜空洞,提高頻譜利用率,以緩解頻譜資源匱乏的問題。認知無線電的這種能力主要通過頻譜感知來實現(xiàn)。頻譜感知是一種能夠獲得頻譜使用信息和主用戶(primary users,PUs)存在情況的技術。未來的認知無線電技術需要

2、感知高達數(shù)GHz的頻帶,進行寬帶頻譜感知時,用Nyquist采樣方法對寬帶信號進行采樣,采樣速率過高。這是實現(xiàn)寬帶頻譜感知的一項巨大挑戰(zhàn)。
　　近年來出現(xiàn)了一種新的信號采樣方法——壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論,能夠克服過高采樣速率的問題。CS理論指出,如果信號是充分稀疏的,則能夠以遠低于Nyquist采樣的速率采樣信號,可以用少量采樣值恢復原始信號。另外,由于活躍無線電頻譜占用率較低,這使得無線通信信

3、號具有典型的頻域稀疏性,從而可以采用壓縮感知來緩解采樣速率過高的問題。
　　本文主要研究內(nèi)容及論文創(chuàng)新點具體如下:
　　第一章首先介紹本文研究背景,詳細概述了認知無線電基礎理論知識、關鍵技術及其國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后著重分析認知無線電頻譜感知相關技術。
　　第二章主要研究壓縮感知技術的相關理論知識,并分別從信號的稀疏表示、觀測矩陣的設計和重構算法的設計三個方面進行了詳細介紹。
　　第三章首先詳細描述壓縮感知相關的重

4、要重構算法,研究并討論了主要的貪婪追蹤算法。在此基礎上,針對壓縮感知中未知稀疏度信號的重建問題,本章提出一種新的壓縮感知重建算法——自適應正則化子空間追蹤(Adaptive Regularized Subspace Pursuit, ARSP)算法。仿真結果顯示,該算法在運行時間、算法復雜度以及重構性能上均優(yōu)于其它算法。
　　第四章主要研究兩種寬帶頻譜感知的方案。一種是基于壓縮感知ARSP算法的寬帶合作頻譜感知方案。該方案在未知信

5、號稀疏度情況下,多個認知用戶分別采用ARSP算法重構寬帶信號,然后進行合作檢測。另一種是基于子信道能量重構的寬帶合作頻譜感知方案,該方案通過重構子信道能量的向量,然后根據(jù)重構的能量向量得到廣義似然比( Generalized Likehood Ratio,GLR)檢測統(tǒng)計量,再進行合作頻譜感知。仿真結果顯示,這兩種方案的檢測性能均優(yōu)于傳統(tǒng)的頻譜感知方法,且多用戶合作頻譜感知性能優(yōu)于單用戶頻譜感知。
　　第五章對本文研究內(nèi)容進行總結