基于OMP算法的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴供次用户接入使用,提高频谱利用率.宽带频谱感知要求对数GHz 的带宽进行检测,过高的采样速率、大的数据量对现有的硬件设备提出了巨大的挑战.本文利用宽带频谱的稀疏性提出一种基于OMP算法的宽带频谱感知方法.该方法利用MWC采样实现对宽带模拟信号直接压缩采样;利用自相关矩阵对称分解特性和主用户信号独立性,得到有限维压缩采样信号模型,利用AIC/MDL准则估计稀疏度作为OMP算法迭代停止的条件,大大减少了算法复杂度;该方法不需要重构接收信号的PSD,直接在时域根据低速率采样信号,检测被占用信道.仿真结果表明,当带内信噪比大于9dB时,频谱检测概率高于90％.     

分布式压缩感知实现宽带频谱感知的方法

频谱感知的第一步就是采集无线信号进行分析,越来越高的采样率成为宽带频谱感知研究中的难点。实际通信中主用户占用频谱具有稀疏特性,符合压缩感知理论的前提条件。因此,本文利用分布式压缩感知实现宽带频谱感知,提出基于差分信号分布式压缩感知（DS_DCS）的加权宽带频谱感知算法。该算法针对宽带频谱采样率高的问题,利用压缩感知技术降低采样率,同时引入差分处理方法降低计算复杂度;又针对单点检测带来的深衰落、隐节点以及抗噪声能力差等问题,采用分布式感知系统进行多节点协同检测并利用信噪比的估计对信号进行加权处理。仿真证明,该算法能有效降低各节点采样率,大幅提高系统检测概率,显著改善系统对噪声的鲁棒性。      

基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法

宽带分布式协作压缩频谱感知不仅降低过高的采样速率,而且改善在低信噪比环境下的频谱感知性能。为进一步提高频谱感知性能,提出一种基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法。该算法根据当前迭代重构出的频谱信号设定下一次迭代重构的权值,促使频谱信号上存在授权用户的子频段产生信号值,降低重构出错的可能性。仿真结果表明,该算法不仅能够增大频谱重构的准确性,而且能够降低感知过程的时间和通信开销,改善频谱感知性能。     

基于预测的差分信号压缩感知算法

基于压缩感知的频谱感知方法可以较低的采样速率快速获取信号,并利用获得的稀疏数据样本来判断信道的占用情况。然而,压缩感知技术中信号重构算法的复杂度很高,难以满足无线通信中的实时性要求。本文提出一种基于预测的差分信号压缩感知算法,该算法利用信道占用时间上的相关性,建立了一种信道占用情况的预测模型,依此模型预测出信道占用的变化情况;基于预测结果,在重构信号时可减少频点的搜索范围,两次降低重构算法的运算量。仿真结果表明,在保证感知性能的前提下,新算法可大幅降低迭代次数,减少算法复杂度。      

利用组稀疏特性的宽带压缩频谱感知

基于认知无线电的动态频谱接入需对宽带信道进行频谱感知,而越来越高的采样速率日益成为宽带频谱感知的瓶颈。压缩感知作为一种新的信号获取技术为亚奈奎斯特采样速率下的宽带频谱感知提供了一种可行方案。在相关应用场景中,如果能够挖掘相关先验信息并在重构算法中整合这些信息,将大幅提高压缩感知的性能。本文基于压缩感知技术,利用信道的划分信息及宽带信号的组稀疏特性,提出了一种组稀疏贪婪算法GOMP。该方法在成熟的贪婪算法基础上,利用子信道内多频点的组测量信息,根据组测量的概率分布特性来识别宽带信道的活动子信道。这种组测量识别方式使算法能以较少的观测数据实现对宽带信道的快速准确感知,极大地降低了宽带频谱感知所需的采样速率。实验结果表明:该算法比传统的OMP算法及BP算法不仅具有更好的重构效果及频谱检测性能,而且具有更好的压缩性能及实时性能。      

一种基于子空间追踪的宽带压缩频谱感知方法

频谱感知是认知无线电进行动态频谱管理的首要任务。为了克服传统频谱感知算法对采样速率的过高要求,本文将压缩感知理论中的子空间追踪(SP)重构算法应用于协作式宽带压缩频谱感知中,提出了基于SP的宽带压缩频谱感知方法。该方法首先通过SP重构算法恢复出信号频谱,然后根据所恢复的频谱确定认知用户的能量判决门限,进而利用能量检测算法最终判决出可利用的频谱空穴。仿真结果表明,该方法在低压缩比下具有良好的频谱检测能力,且计算复杂度降低。     

动态稀疏频谱的自适应压缩感知与跟踪算法研究

在宽带频谱感知、通信侦察等应用中信号稀疏度往往是动态变化的。首先证明了重构误差随压缩比的增加单调减小,在此基础上,提出了一种压缩比随频谱稀疏度自适应调整的压缩采样新算法。新算法由压缩采样与压缩比自适应调整两部分组成,其中,压缩采样部分用于恢复原信号,并估计恢复信号与原信号之间的误差;压缩比自适应部分根据误差与压缩比之间的近似线性函数关系,自适应调整下一时刻的压缩比。计算机仿真结果表明:新算法能够以近似“最优”的压缩比对稀疏度慢变的频谱进行有效感知,并跟踪频谱稀疏度的变化;与传统压缩采样方法相比,在保证频谱感知精度的前提下,新算法能够总体上进一步显著降低采样速率。      

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高,而且对节点失效的容忍性也不高等缺点,提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法.认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后,首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值,然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱,把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点,以此进行迭代优化直到算法收敛.理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且精确重构性能好,可靠性较高.     

一种基于子频带匹配选择的宽带压缩频谱感知方法

基于压缩感知的宽带频谱感知技术能有效降低过高的采样率和频谱感知复杂度.为了增强频谱感知中频谱信号的重构性能,根据宽带频谱信号具有的块稀疏特性,利用宽带频谱子频带划分的边界信息,提出一种改进OMP(MOMP)子频带匹配选择的宽带频谱重构算法,该算法旨在减少传统的OMP算法在频谱重构中的迭代次数,增强频谱重构的稳定性.仿真结果表明,基于该算法的宽带频谱感知方法不仅提高了频谱重构的准确性,而且有效缩短了频谱重构时间,具有很好的宽带频谱感知性能.     

基于MWC宽带压缩采样信号的DSP重构

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。     

基于一致优化的分布式宽带合作频谱感知算法

在压缩采样的框架下,提出一种基于一致优化的分布式宽带频谱压缩感知算法。算法思想如下:认知无线电网络中每个认知节点首先根据压缩采样理论获取压缩采样,并恢复本地的频谱信息,然后在一跳范围内交换频谱信息。认知节点将获取的邻居节点频谱信息进行加权平均,此加权平均作为频谱恢复一致优化问题的约束,以此来降低计算开销,加速算法的收敛。优化问题通过最优交替方向乘子法迭代求解来获取整个认知无线电网络的频谱估计。给出了算法的收敛性证明,并进行了仿真实验以验证算法的有效性。     

基于压缩采样和DWPT的认知无线电频谱感知方案

认知无线电频谱感知技术要求能够快速、准确地对高达上千兆赫兹的带宽进行频谱感知,它需要很高速率的模数转换器（A/D）,这对传统的工作在Nyquist采样率下的频谱估计方法提出了很大的挑战。利用实际信号频谱在开放式频谱接入环境中的稀巯性,提出了基于压缩采样和小波包分解的宽带频谱感知方案。通过SIMULINK仿真表明,该方法对宽带信号能以远远低于Nyquist采样率的速率采样,并且能够精确地估计出可用信道列表。     

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力.针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法.该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力.计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90％检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性.     

认知无线电及其关键技术

认知无线电能感知频谱环境,并通过学习实时调整传输参数,实现频谱再利用,是一种能有效提高频谱利用率的新型通信模式。在介绍了认知无线电的基本概念及国内外的研究概况后,着重讨论了认知无线电研究中碰到的几个关键技术：无线电参数智能优化技术、宽带频谱感知技术、宽带数据传输技术等。提出了这些关键技术应着重研究的方向。     

认知无线电中随机解调器压缩采样重构确认的改进方法

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。     

A novel signal separation algorithm based on compressed sensing for wideband spectrum sensing in cognitive radio networks

In cognitive radio networks, since cognitive terminals use a shared wideband frequency spectrum for data transmissions, they are susceptible to malicious denial‐of‐service attacks, where adversaries try to corrupt communication by actively transmitting interference signals. To address this issue, in this paper, we propose a novel signal separation algorithm based on compressed sensing, which can not only recover the entire spectrum but also separate mixed occupying signals. Specifically, the proposed algorithm is executed following three steps: (i) each cognitive terminal attempts to recover all signals over an entire wideband spectrum employing the compressed sensing technique; (ii) all cognitive terminals send their recovered signals to the fusion center where a wavelet edge detection method is adopted to locate the spectrum edges of these signals and then divide the entire spectrum into several sub‐bands; (iii) the fusion center separates its received signals on each spectrum sub‐band into different categories according to their features. Both analytical and simulation results indicate that this novel compressed‐sensing‐based algorithm can effectively separate wideband signals at a low cost and combat interference of the malicious terminals in cognitive radio networks as well. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于压缩感知信道能量观测的协作频谱感知算法

压缩感知为认知无线电宽带频谱感知提供了一种新思路。基于压缩感知原理,该文提出一种不需要重构宽带频谱本身,而是直接重构各信道能量的协作频谱感知方法。多个次用户使用宽带随机滤波器组获取信道能量的观测值。融合中心同步接收多个用户的能量观测,并利用同步稀疏自适应匹配追踪协作重构算法重构所有次用户的信道能量。仿真结果表明加性高斯白噪声环境下该协作感知方法所需的滤波器数目仅为传统方法的20%左右,瑞利衰落信道下也仅需传统方法的40%,有效降低了系统复杂度并改善感知性能。同时,该文提出的同步稀疏自适应匹配追踪算法对比经典的同步正交匹配追踪算法在重构精度及算法复杂度两方面都有所提升。     

基于加权平均一致算法的宽带压缩频谱感知

在认知无线电(CR)网络中进行频谱共享接入,首要的任务是进行频谱感知,并发现频谱空洞。基于认知无线网络中信号频域的固有稀疏性,本文结合了压缩感知(CS)技术与加权平均一致(weighted average consensus)算法,建立了分布式宽带压缩频谱感知模型。频谱感知分为两个阶段,在感知阶段,各个CR节点对接收到的主用户信号进行压缩采样以减少对宽带信号采样的开销和复杂度,并做出本地频谱估计;在信息融合阶段,各CR节点的本地频谱估计结果以分布式的方式进行信息融合,并得到最终的频谱估计结果,获得分集增益。仿真结果表明,结合压缩感知与加权平均一致算法增强了频谱感知的性能,比在相同的CR网络中使用平均一致算法时有了性能上的提升。      

一种采用压缩协方差的无线电宽带频谱感知方法

为有效降低宽带频谱感知的观测时间和计算复杂度,提出了一种基于压缩协方差的无线电宽带频谱感知方法。首先,通过循环稀疏规则测量不同标记的距离,运用多陪集采样组代替奈奎斯特模数转换器,形成基于多陪集采样库的欠奈奎斯特采样结构;其次,构建压缩协方差频谱感知模型,运用频谱决策模块对输入样本进行处理,完成频谱分析;最后,通过Matlab生成测试信号数据,对所提频谱感知算法进行建模与性能分析。实验结果表明,所提方法能够将检测误差控制在有效范围内,且与传统频谱检测方法相比,所提方法在不同信噪比环境下具有更高的频谱检测水平度。