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基于压缩感知的认知无线电频谱检测技术及其研究
作 者: 王臣昊
导 师: 杨震
学 校: 南京邮电大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 认知无线电 频谱检测 压缩感知 最小l1范数 贝叶斯压缩感知 优化高斯随机矩阵
分类号: TN925
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
众所周知,如今无线电频谱资源在全球范围内都很稀缺。为了提高频谱的利用率,1999年学者J.Mitola提出了认知无线电这个概念。在认知无线电中,认知用户可以使用频谱检测技术在授权信道寻找空闲信道进行通信。可见,频谱检测技术是整个认知无线电系统中保证成功的关键技术之一。此外,当我们对宽带信道进行频谱检测时,使用传统的奈奎斯特采样定律会产生海量的采样数据,而现在的硬件水平很难满足这一信号的快速处理需求。幸运的是,近年出现的压缩感知理论给这一困境带来了转机:一方面,压缩感知理论允许稀疏信号以低于奈奎斯特采样定理的速率进行采样,大大减轻了硬件的处理压力;另一方面,无线信号在频域上天然的稀疏特性又符合压缩感知理论的前提之一——原始信号的稀疏性。因此基于压缩感知的认知无线电频谱检测技术是一个可行且很有价值的研究方向。本文在第一章中介绍了本课题的研究背景,介绍了认知无线电的相关理论,特别是对频谱检测技术做了详细的阐述。在第二章中本文详细的论述了压缩感知理论和其当前的研究成果。在第三章中本文研究了压缩感知重构算法之一的最小l1范数法,结合迭代加权和约束条件l1范数化,提出了自己的最小l1范数法的改进算法,并引入频谱检测,用仿真验证其在频谱检测中的效果。在第四、五章中本文研究了贝叶斯压缩感知的理论和引入优化高斯随机观测矩阵贝叶斯压缩感知理论,并将两种算法分别引入频谱检测技术进行仿真研究;最后以能量检测法和使用能量判决的BCS频谱检测方法为代表分析了传统频谱检测法与压缩重构频谱检测法的优劣。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-8 缩略语 8-9 第一章 绪论 9-20 1.1 论文研究背景 9 1.2 认知无线电概述 9-12 1.3 常见的认知无线电频谱检测技术 12-17 1.3.1 频谱检测模型 13-14 1.3.2 常见的频谱检测技术 14-17 1.3.3 目前频谱检测技术的研究方向 17 1.4 本文研究内容和课题来源 17-18 1.5 本文结构安排 18-20 第二章 压缩感知技术概述 20-29 2.1 引入压缩感知的优势 20-21 2.2 信号的稀疏表示 21-22 2.3 信号的观测 22-25 2.4 信号的重构 25-28 2.5 本章小结 28-29 第三章 基于一种最小l_1 范数改进算法的频谱检测 29-38 3.1 基于压缩感知的认知无线电频谱检测模型 29-30 3.2 一种最小l_1 范数改进算法 30-33 3.2.1 改进的最小l_1 范数算法 30-31 3.2.2 改进算法模型的可行性分析 31-32 3.2.3 改进模型的算法求解 32-33 3.3 基于改进最小l_1 算法的频谱检测仿真 33-36 3.4 本章小结 36-38 第四章 基于贝叶斯算法的压缩重构频谱检测 38-54 4.1 贝叶斯压缩感知理论 38-39 4.2 基于BCS 压缩重构的频谱检测 39-51 4.2.1 基于数零法判决的BCS 压缩重构频谱检测的仿真 40-47 4.2.2 基于能量法判决的BCS 压缩重构频谱检测的仿真 47-49 4.2.3 基于BCS_En 和基于BCS_ZC 的频谱检测仿真比较 49-50 4.2.4 本节仿真结论 50-51 4.3 传统频谱检测法与基于BCS 压缩重构的频谱检测方法的比较 51-52 4.3.1 两种方法比较的仿真 51-52 4.3.2 两种方法优劣分析 52 4.4 本章小结 52-54 第五章 基于优化高斯随机观测矩阵的贝叶斯算法的频谱检测 54-65 5.1 一种优化的高斯随机观测矩阵 54-55 5.2 基于OBCS 压缩重构的频谱检测 55-64 5.2.1 基于数零法判决的OBCS 压缩重构频谱检测的仿真 55-62 5.2.2 基于能量法判决的OBCS 压缩重构频谱检测的仿真 62-63 5.2.3 基于OBCS_En 和基于OBCS_ZC 的频谱检测仿真比较 63 5.2.4 本节仿真结论 63-64 5.3 本章小结 64-65 第六章 总结与展望 65-67 参考文献 67-71 致谢 71-72 攻读硕士学位期间发表的学术论文 72-73 攻读硕士学位期间参与的科研项目 73
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 无线通信 > 无线电中继通信、微波通信
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