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无线传感网络中,由于混合支撑集模型对信号(群)值的公共部分不存在约束,给网络框架提供了额外的自由度。考虑到改进的半迭代硬阈值追踪(Semi-Iterative Hard Thresholding Pursuit, SHTP)算法在范数凸优化问题中所具有的稳定性和鲁棒性,论文将SHTP算法应用于混合支撑集模型,提出一种基于SHTP算法的联合重构算法来求解分布式压缩感知问题,称为联合半迭代硬阈值追踪算法(joint Semi-Iterative Hard Thresholding Pursuit, joint SHTP)。该算法对信号群进行压缩采样,利用信号间的相关性来求解公共部分,将公共部分的支撑集作为重构特有部分时的初始支撑集,并通过信号内部的相关性求解特有部分,适用于无线传感网络中所有的传感器节点将感知到的数据传输到簇头结点进行的联合重构。仿真结果表明,与其他联合重构算法相比,如联合正交匹配追踪(joint Orthogonal Matching Pursuit, joint OMP)算法、联合子空间追踪(joint Subspace Pursuit, joint SP)算法,无论是无噪声情形还是有噪声的情况下,联合半迭代硬阈值追踪算法将具有较大的信号重构噪声比和较小的平均支撑势误差,可实现信号值的精确重构。 相似文献
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随机解调器压缩采样用于认知无线电宽带频谱感知的一个前提是要保证频谱的稀疏性,当频谱不满足稀疏条件时,根据重构所得频谱进行频谱空穴判决将得到错误的频谱空穴信息。提出了一种随机解调器压缩采样重构成败判定的改进方法。该方法利用多次重构所得稀疏信号的支撑来判断本次重构是否成功。仿真结果表明,相比于利用两次重构的方法,所提出的改进方法能够进一步提高判断准确率。 相似文献
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分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing, DCS)将单信号的压缩采样扩展到信号群的压缩采样,利用信号内相关性和互相关性对多个信号进行联合重构。统计多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达系统通过多发多收配置,在发射机、目标以及接收机之间构成对目标的分布式探测系统。该文将DCS应用到统计MIMO 雷达中,通过对该场景中目标回波的延时在距离空间稀疏性的分析,提出联合所有接收信号重构目标场景的设想,建立了接收信号的联合稀疏模型,并实现了目标参数估计的联合重构算法。仿真结果表明与基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的算法相比,基于DCS 的算法在进一步降低采样数目的同时提高了参数估计精度,同时也验证了DCS-MIMO 雷达可以有效克服目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section, RCS)起伏。 相似文献
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在分布式认知无线网络场景下,针对传统协作压缩频谱估计收敛速度慢、计算复杂度高的问题,提出了一种差分协作压缩频谱估计算法用于宽带频谱感知。算法通过利用不同认知用户感知的宽带信号所满足的相同频谱支撑集特征,实现了在邻居节点感知先验信息条件下,本地认知用户基于压缩测量向量差值的宽带频谱迭代估计。仿真分析结果表明,所提算法在频谱估计精度、检测性能与计算复杂度方面均获得了明显改善。 相似文献
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该文采用随机矩阵理论(RMT)直接对压缩采样得到的观测数据进行分析,设计出了一种基于广义似然比检验(GLRT)的非重构宽带压缩频谱感知新算法。该算法无需任何先验知识就能对宽带频谱中的每个子带进行盲检测。此外,为了减轻次用户(SU)在数据获取和频谱感知过程中的通信开销,该文提出一种基于传感器节点(SN)辅助感知的合作频谱感知架构。理论分析和仿真结果均表明,与传统基于信号重构的GLRT感知算法以及Roy最大根检测(RLRT)算法相比,该算法不仅具有计算复杂度低、开销小、感知性能稳定等诸多优点;而且只需较少的SN就能获得较好的检测性能。 相似文献
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高速宽带数字通信系统是无线通信的发展趋势,需要高质量的通信信道保证。在无线通信领域,存在着频谱资源日益匮乏、信道不稳定、利用率低造成数据传输质量不高的问题。基于压缩感知技术的宽带调制转换器(MWC)能够用于无线频谱的快速检测,为频谱资源的合理配置和监管提供了一种新的实现途径。本文通过研究MWC及其实现技术,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法,基于DSP芯片设计实现了MWC宽带采样信号的重构系统。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。测试表明,该系统可以准确地感知实时频谱占用和频谱空洞位置。 相似文献
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首先,提出噪声方差未知情况下基于t分布的Anderson-Darling的认知无线电频谱盲检测方法,通过计算接收到信道采样样本均值和方差比的分布函数与f分布函数之间的Anderson-darling距离,实现频谱检测.其次,提了基于特征函数的频谱盲检测算法,通过计算接收到的样本经验特征函数与已知特征函数的距离,判决信道中是否存在信号传输.最后,给出了衰落信道下,所提2种基于拟合优度的频谱盲检测算法的虚警概率和检测概率下界.理论和仿真表明,噪声方差未知情况下,所提2种频谱盲检测算法比传统的噪声方差已知时的能量检测法具有更好的性能.在低信噪比和小样本条件下,性能提高表现的尤其明显. 相似文献
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