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。      

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％.     

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。     

可防御SSDF攻击的宽带压缩频谱感知

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。      

基于部分频谱小波边缘检测的压缩宽带频谱感知

压缩宽带频谱感知是一种采用压缩感知技术去感知相对较宽的频谱的方法.针对压缩宽带频谱感知中信号重构引起的计算资源消耗比较大以及能量检测在低信噪比下感知性能差的问题,提出了基于部分频谱小波边缘检测的压缩宽带频谱感知方法.首先使用基于最大熵准则的部分傅里叶矩阵获得部分频谱,然后根据部分频谱进行小波边缘检测,最后判别.仿真结果...     

采用压缩采样匹配追踪算法的频谱感知

频谱资源的匮乏成为无线电发展的瓶颈,解决频率匮乏有两类方法:一是提高频谱利用率;二是扩大可利用的频率范围。频谱感知技术能提高频谱利用率,但在高频的应用中会面对过高的采样速率、较大的数据量,这对硬件实现提出了艰巨的挑战。本文根据无线电频谱稀疏性介绍一种基于调制宽带转换器的压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法。本文利用调制宽带转换器对无线电信号进行亚奈奎斯特采样,再利用CoSaMP算法对采样后的自相关矩阵求解。本文的方法不仅能应用在更高的频谱,且能提高频谱利用率。仿真结果表明:该方法能在能以一个较低的采样速率对信号进行采样,且CoSaMP算法的恢复误差要小于OMP和ROMP算法。      

用于调制宽带转换器压缩频谱感知的重构失败判定方法

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。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

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。     

基于随机矩阵理论的非重构宽带压缩频谱感知方法

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。     

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.     

基于DSCS的宽带频谱感知新算法

频谱感知是认知无线电技术的基础,随着通信技术不断发展,越来越高的采样速率成为一大瓶颈.实际应用中频谱占用通常具有稀疏性,根据这一特点并结合频谱检测要求,本文提出一种基于差分信号压缩感知(Differential SignalCompressed Sensing,DSCS)的宽带频谱感知方法.该方法在能量检测法的基础上引入压缩感知理论(compressed sensing,CS),使系统能以远低于奈奎斯特采样速率的速率无损采样,降低对硬件的要求;为降低计算量、提高算法稳定性,采用检测差分信号代替检测信号本身作为判断频谱占用变更的依据;引入精度作为算法的迭代停止条件,可根据需要灵调整算法准确度、降低计算复杂度.仿真表明,适当精度下DSCS法能大幅降低迭代次数、减少计算量,并获得更好的检测性能.     

基于优化贝叶斯压缩感知算法的频谱检测

近年来,压缩感知理论依旧是信号处理领域的研究热点之一。将压缩感知应用于频谱检测技术可以突破传统的奈奎斯特采样定理,降低检测时采样率,因此可以减轻硬件处理的压力。因此适合用在频谱检测技术中,特别是宽带信号的频谱检测。本文对贝叶斯压缩感知理论（BCS,Bayesian Compressed Sensing）进行研究,并将其引入频谱检测技术中。在BCS算法的基础上,通过进一步减小高斯随机观测矩阵列向量的相关度,实现对观测矩阵的优化,得到一种优化的贝叶斯压缩感知算法（称其为OBCS算法,即Optimized BCS）。在MATLAB仿真中,本文提出将数零法作为频谱检测判决规则,并使用BCS和OMP算法作为对照,验证了OBCS算法无论在重构误差、检测概率还是虚警概率等指标上都具有最佳的效果。      

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。     

基于PSO-LSSVM的非重构宽带压缩频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的关键技术之一,而宽带环境使采样设备压力大,宽带压缩频谱感知有效地解决了此问题,但压缩重构造成巨大计算复杂度,并且传统检测方法受门限限制,在低信噪比下检测率低。提出将机器学习与非重构压缩感知技术应用到频谱感知当中的方法,原始信号经压缩感知得到测量值,对其进行采样协方差预处理后,通过改进PSO-LSSVM算法对数据进行训练分类,解决门限困扰,并适用于宽带频谱感知。仿真结果表明,此方法在低信噪比下,与传统检测相比有较好的检测结果。     

基于无线麦克风信号的频谱压缩感知算法

频谱感知是认知无线电网络中的关键技术之一。快速傅里叶采样算法作为压缩感知算法的一种,可用于稀疏信号的频谱感知。文章研究了无线麦克风信号频谱的特殊性,并从频谱感知角度分析了快速傅里叶采样算法的应用。通过对比,对于大信号,快速傅里叶采样算法能在达到频谱感知性能需求的情况下,以较快的时间重构出无线麦克风信号的频谱。     

分布式的1 bit压缩频谱感知算法

由于频谱感知中信道稀疏度动态变化,导致分布式频谱感知网络中节点间信息传输频繁,消耗感知网络通信带宽。为了缓解网络通信带宽压力,提出分布式的1 bit压缩频谱感知算法。各节点对感知数据进行压缩采样并1 bit量化,然后融合节点采用JSM-2模型对数据进行融合,最后通过BIHT算法重构信号频谱,实现频谱感知。仿真结果表明,在低信噪比和较少的采样数目下,分布式的1 bit压缩频谱感知算法能具有较好的频谱检测性能,是一种可实用的频谱感知方法。     

基于压缩感知的分步合作频谱感知方法

在研究自相关矩阵检测理论的基础上,提出一种采用压缩感知的分步合作频谱感知方法.通过压缩感知将海量采样数据量减小,提取能够有效代表原信号的采样点;通过随机选择参与运算的认知用户及其数量进行合作检测,并反馈有益信息,减少了传统合作检测所有认知用户参与检测带来的运算复杂度.仿真表明该方法提高了频谱检测率,缩短了频谱检测时长,...