基于壓縮感知的寬帶頻譜感知的研究.pdf

1、無(wú)線頻譜是當(dāng)今社會(huì)所必需且不可再生的寶貴資源,考慮到無(wú)線通信業(yè)務(wù)需求的日益增長(zhǎng),有必要深入研究如何有效提高頻譜資源利用率。近年來(lái),認(rèn)知無(wú)線電(Cognitive Radio, CR)的相關(guān)研究受到廣泛地關(guān)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(wèn)題。認(rèn)知無(wú)線電的這種能力主要通過(guò)頻譜感知來(lái)實(shí)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(shù)。未來(lái)的認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)需要

2、感知高達(dá)數(shù)GHz的頻帶,進(jìn)行寬帶頻譜感知時(shí),用Nyquist采樣方法對(duì)寬帶信號(hào)進(jìn)行采樣,采樣速率過(guò)高。這是實(shí)現(xiàn)寬帶頻譜感知的一項(xiàng)巨大挑戰(zhàn)。
　　近年來(lái)出現(xiàn)了一種新的信號(hào)采樣方法——壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論,能夠克服過(guò)高采樣速率的問(wèn)題。CS理論指出,如果信號(hào)是充分稀疏的,則能夠以遠(yuǎn)低于Nyquist采樣的速率采樣信號(hào),可以用少量采樣值恢復(fù)原始信號(hào)。另外,由于活躍無(wú)線電頻譜占用率較低,這使得無(wú)線通信信

3、號(hào)具有典型的頻域稀疏性,從而可以采用壓縮感知來(lái)緩解采樣速率過(guò)高的問(wèn)題。
　　本文主要研究?jī)?nèi)容及論文創(chuàng)新點(diǎn)具體如下:
　　第一章首先介紹本文研究背景,詳細(xì)概述了認(rèn)知無(wú)線電基礎(chǔ)理論知識(shí)、關(guān)鍵技術(shù)及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后著重分析認(rèn)知無(wú)線電頻譜感知相關(guān)技術(shù)。
　　第二章主要研究壓縮感知技術(shù)的相關(guān)理論知識(shí),并分別從信號(hào)的稀疏表示、觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)和重構(gòu)算法的設(shè)計(jì)三個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)介紹。
　　第三章首先詳細(xì)描述壓縮感知相關(guān)的重

4、要重構(gòu)算法,研究并討論了主要的貪婪追蹤算法。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)壓縮感知中未知稀疏度信號(hào)的重建問(wèn)題,本章提出一種新的壓縮感知重建算法——自適應(yīng)正則化子空間追蹤(Adaptive Regularized Subspace Pursuit, ARSP)算法。仿真結(jié)果顯示,該算法在運(yùn)行時(shí)間、算法復(fù)雜度以及重構(gòu)性能上均優(yōu)于其它算法。
　　第四章主要研究?jī)煞N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(hào)稀疏度情況下,多個(gè)認(rèn)知用戶分別采用ARSP算法重構(gòu)寬帶信號(hào),然后進(jìn)行合作檢測(cè)。另一種是基于子信道能量重構(gòu)的寬帶合作頻譜感知方案,該方案通過(guò)重構(gòu)子信道能量的向量,然后根據(jù)重構(gòu)的能量向量得到廣義似然比( Generalized Likehood Ratio,GLR)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量,再進(jìn)行合作頻譜感知。仿真結(jié)果顯示,這兩種方案的檢測(cè)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(duì)本文研究?jī)?nèi)容進(jìn)行總結(jié)