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针对基于压缩感知的传统频谱感知方法通常假设稀疏度已知,而实际频谱感知中信道稀疏度是未知且时变的这一问题,提出一种稀疏度自适应的宽带频谱感知算法。首先采用分布式压缩感知和RIP性质预估计稀疏度,然后通过置信系数更新估计得到频谱支撑集,即主用户正在使用的频谱。仿真结果表明,在低信噪比条件下,本方法的检测概率高于稀疏度已知的频谱感知方法,而仅损失极少的频谱利用率,且计算复杂度低。 相似文献
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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。 相似文献
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认知无线电中的稀疏信道估计与导频优化 总被引:3,自引:0,他引:3
认知无线电技术能充分利用闲置的频谱进行数据传输,从而提高频谱利用率。而稀疏信道估计能充分发掘无线信道的稀疏性,从而节省导频开销,并进一步提高频谱利用率。因此,该文研究了采用稀疏信道估计的认知无线电系统及导频优化,将信道估计转化为稀疏重建问题,以最小化观测矩阵的互相关为目标进行优化,并提出了一种快速的导频优化算法。该算法通过灵活设置外循环和内循环次数,实现了对导频序列进行逐位置的替换与优化。仿真结果表明,相比于最小二乘信道估计,稀疏信道估计能节省72.4%的导频开销,提高8.2%的频谱利用率;此外,该导频优化算法优于目前的随机优化算法,在相同的0.012误码率性能下,相比后者能节省约5 dB的信噪比。 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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针对宽带频谱认知无线电环境中,传统能量检测法在信噪比较低时,容易出现误检而使系统的检测性能下降的问题,文中提出了一种新型高性能的协作频谱感知算法,它是基于压缩理论的多节点频谱感知方法,各节点之间采用基于双判决门限的协作方式。仿真结果显示,双门限协作压缩频谱感知算法在低信噪比的情况下,检测性能明显优于传统能量检测法。 相似文献
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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。 相似文献
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基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的信道估计可以达到减少导频的目的,但在频-时域信道矩阵到时延-多普勒域的稀疏变换中存在谱泄漏现象,影响了信道矩阵的稀疏性和估计的均方误差(MSE)性能。为此该文对信道的稀疏性进行研究,提出一种时域加窗的稀疏优化CS信道估计算法。通过对时域加窗,所提算法抑制了由离散截断导致的多普勒域泄漏,再据此设计出观测矩阵,以此方式增强信道在时延-多普勒域的稀疏性,并实现对稀疏的信道矩阵更为准确的重构,达到改善信道估计MSE性能的目的。仿真结果表明随信噪比的增大,加窗CS算法相比无窗CS算法有效改善了信道估计的性能。 相似文献
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针对认知无线电网络共享频谱资源的特征,本文提出一种基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知方法。该算法包含两个工作阶段。在第一个阶段,每个认知用户对观测信号进行压缩感知和独立重构,产生本地频谱估计;在第二阶段,各个认知用户根据扩散机制协作更新频谱估计信息,实现最优估计。仿真结果表明,该算法与一致性分布式压缩频谱感知方法相比,可以快速增强认知无线电网络频谱感知能力,可应用于动态拓扑结构的认知无线电网络。 相似文献
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调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter, MWC)压缩采样应用于频谱感知的一个基本前提是信号在频域上的稀疏性。如果信号不稀疏,将导致MWC重构结果不正确。该文提出了一种MWC压缩采样重构成败的判定方法。该方法利用连续两次重构得到的子带能量之间的相关性进行判决。仿真结果表明,该方法能够较准确地判断重构是否成功,应用于认知无线电频谱感知中能够避免频谱不稀疏时认知用户对主用户造成干扰,达到保护主用户的目的。 相似文献
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基于Golay互补序列的压缩感知稀疏信道估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文针对现有基于压缩感知的信道估计方法峰均功率比高、计算量大等问题,使用确定性格雷(Golay)序列作为训练序列对稀疏信道进行信道估计,在接收端实现了对信道冲激响应的估计,给出了估计模型和具体的算法推演,推导了该方法的峰均功率比,并与基于随机高斯序列的压缩感知信道估计方法的性能、峰均功率比和计算量进行了比较。仿真实验表明:格雷序列以及随机高斯序列两种序列都可以重构出稀疏信道非零抽头系数,但是格雷序列对稀疏信道冲激响应的确定性观测估计值的均方误差(MSE)和匹配度性能(Match Rate, MR)均优于随机高斯序列,计算量降低了许多,且在OFDM系统中峰均功率比大大降低。 相似文献
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根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法,给出了一种基于压缩感知波达方向(DOA)估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法.该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样,直接利用稀疏阵列的输出数据,然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息.实验仿真证明,相比于原均匀线阵,所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能. 相似文献
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为解决基于稀疏阵列的宽带欠定信号到达角(DOA)估计问题,该文提出基于分布式压缩感知(DCS)的宽带DOA估计算法。首先,对稀疏阵列宽带信号处理模型进行理论推导与分析,将宽带信号DOA估计建模成DCS问题;其次,利用经典DCS算法实现稀疏阵列上的宽带欠定信号DOA估计;最后,引入网格失配误差,建立包含网格失配参数的DCS模型,并进行迭代求解,实现对DOA和网格失配参数的联合估计。仿真结果表明,该算法能够实现宽带欠定信号DOA估计,较现有成果而言,在保证测向精度的同时,具备分辨率高、运算速度快的优点。 相似文献
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SSDF(Spectrum Sensing Data Falsification)攻击是认知无线网络中对频谱感知性能危害最大的攻击方式之一。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)技术与平均一致(average consensus)算法,建立了可防御SSDF攻击的分布式宽带压缩频谱感知模型。本文建立了次用户的声望值指标,用以在分布式信息融合的过程中更加准确地排除潜在的恶意次用户影响。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,排除潜在恶意次用户的影响,得到最终的频谱估计结果。仿真结果表明,本文提出的分布式频谱感知模型可以有效地抵御SSDF攻击,提高了频谱感知的性能。 相似文献