基于压缩感知的新型宽带频谱协作检测算法

针对认知无线电领域现有的宽带频谱检测技术在低信噪比情况下检测性能不足的问题,提出了一种新型的基于压缩感知的宽带频谱协作感知算法。该算法依据无线通信信号在循环谱域具有独特的稀疏特性,首先从信号相关函数的压缩采样中获取循环谱的观测值,然后利用稀疏自适应同步匹配追踪协作重构算法重构出整个宽带内所有信号的循环谱。仿真结果表明：该宽带检测算法在低信噪比和瑞利衰落信道条件下,具有较好的检测性能。同时,与以往经典的重构算法相比,该算法中提出的稀疏自适应同步匹配追踪协作重构算法在重构精度和算法复杂度等方面都有较大的提高。     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

一种基于压缩感知的非重构频谱检测新算法

提出了一种基于压缩感知的非重构频谱检测算法,将压缩感知处理得到的观测值直接用于主用户检测,解决了宽频主用户信号的检测问题.文中定量分析了检测性能,并通过认知用户的协作频谱检测对算法进行了改进.仿真结果表明,该算法在信噪比大于0 dB环境下具有良好的检测效果,协作检测法可作为低信噪比环境下算法的有效改善途径.此外,相比于基于重构的频谱检测算法,该算法大大降低了数据量和算法复杂度,显著缩短了检测时间.     

低复杂度的压缩感知信道估计方法

针对采用非正交多载波调制的无线通信系统中,信道的稀疏度未知且非零稀疏路径随时间变化的问题,提出了一种基于导频信号互相关运算的压缩感知信道估计方法,利用接收端导频信号互相关计算对信道稀疏度及非零稀疏路径的时延分布进行预估,结合改进的低复杂度压缩感知重构算法得到信道估计结果.针对非正交多载波调制系统具有频谱利用效率高、信道环境适应性强的优点,对非正交多载波调制系统的导频图案进行优化设计,提高压缩感知信道估计算法的精度.仿真结果和理论分析表明:该方法不仅能够提高非正交多载波调制系统的频谱效率,还可以降低系统传输误码率与计算复杂度.     

基于分数阶小波的频谱感知算法

针对非平稳信号在低信噪比下使用能量感知算法感知效果差的问题,提出了一种基于分数阶小波的频谱感知算法。首先对接收信号进行分数阶小波变换达到能量聚集与去噪处理的目的,之后对重构信号进行能量感知。仿真结果表明,该算法相比于传统的能量感知算法以及基于小波变换的能量感知算法,可以提高在低信噪比下对非平稳信号的感知效果。在感知概率为0.3时,基于分数阶小波的能量感知算法比传统的能量感知算法和基于小波变换的能量感知算法分别提高了6 d B和2 d B的信噪比增益;在虚警概率恒为0.1时,基于分数阶小波变换的频谱感知算法的感知概率为0.867,明显高于传统能量感知算法0.287的感知概率和基于小波变换的频谱感知算法0.628的感知概率。     

基于注水原理的认知无线电协作频谱感知加权算法

协作频谱感知算法在提高频谱检测概率的同时也增加了控制信道开销,如何降低控制开销成为协作感知的关键技术之一.提出基于注水原理的加权协作检测算法,算法采用基于信噪比的能量检测器,根据检测信号的信噪比,用注水原理计算和分配权值,确定感知贡献,删除无效检测和传输.结果表明,提出的算法提高了检测概率,同时平均感知比特数下降,减少了控制信道开销.     

基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

基于频谱池边界检测的宽带压缩频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的一项重要内容,引入频谱池策略能够有效降低其复杂度,由于频谱池具有内在稀疏性,利用压缩感知技术能够进一步减少频谱感知的实现开支。提出一种基于频谱池边界检测的宽带压缩频谱感知方法,该方法能够利用较少的采样数据恢复出频谱池子带功率在边界发生跳变的程度并据此完成频谱感知。分析了压缩采样信号和频谱池边界的数学联系,并在此基础上建立了基于频谱池边界检测的宽带频谱感知的压缩感知模型。分析和仿真表明,该方法在不同虚警概率和压缩比下,相对基于边界检测的压缩频谱感知方法具有更优的检测性能和更低的计算复杂度。     

基于分数时延信道模型的低复杂度信道估计方法

由于多载波系统无线信道固有的稀疏特性,压缩感知技术(compressed sensing,CS)已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率.然而,传统的时域普通采样方法会导致信道恢复字典不够精细,无法精确反映传输信道路径特性.针对这一问题,提出采用多径稀疏分数时延信道模型来模拟OFDM系统的无线多径信道,利用在接收端进行时域过采样方法细化信道恢复字典以提高信道估计精度.同时,针对过采样引起的压缩感知测量矩阵的扩大而导致重构算法的复杂度增加的问题提出采用广义正交匹配追踪算法(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)以降低计算复杂度.仿真结果表明接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且采用的GOMP算法能将传统的OMP算法的复杂度降低近80％,验证了所采用的信道估计方法的可靠性和有效性.     

基于中继选择的协作频谱感知算法

针对最佳中继选择协作频谱感知方案检测概率低、而所有中继节点均参与协作频谱感知复杂度高的问题,提出一种中继选择协作感知算法.该算法根据N条中继链路等效信噪比的大小,从中选择出L个信噪比大的优质中继用户转发主用户信息.导出了该算法在瑞利平坦衰落下的频谱检测概率上限闭合表达式,为频谱检测性能分析提供了理论依据.数值分析结果表明：只需60%左右的优质链路参加中继就可以达到理想的性能,大大降低了系统实现的复杂性.     

基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法

为了降低对宽带信号进行压缩频谱感知的复杂度,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法.该算法直接利用压缩测量值对授权用户的位置、个数以及功率传播图进行了估计,在先验知识未知的情况下,利用变分稀疏贝叶斯求解稀疏权值.而且用简单函数因子逼近的方法降低了边缘似然函数的计算难度.实验结果表明:该方法在感知精度和速度上有显著提高.     

基于动态组稀疏重构的频谱感知算法

针对认知无线电网络中宽带频谱感知问题,提出了一种基于主用户信号频谱结构的频谱感知算法,简称为DGS-SS算法.该算法首先利用压缩感知理论对信号进行欠采样,然后利用主用户信号频谱的组稀疏结构修正重构过程中的频谱和残差支撑集,从而能够加快重构主用户信号频谱的收敛速度,而且也能够提高主用户信号频谱的重构精度,最后利用重构信号频谱给出频谱空穴的有效检测.仿真结果表明,所提算法不仅能在低压缩比下精确重建信号频谱,而且对噪声变化具有更强的鲁棒性,从而有效地提高了频谱感知性能.     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

认知无线电协作频谱感知混合加权算法

协作频谱感知的关键技术是降低控制信道开销,笔者提出了一种基于信噪比的加权协作检测算法,采用双门限混合加权判决,融合中心根据当前检测信道贡献大小,从而计算和分配相应的加权值,降低无效的传输.模拟结果表明：该算法不仅检测概率有明显的提高外,而且平均感知比特数下降,从而降低了公共信道的开销.     

基于稀疏分解的分块图像压缩编码算法

以压缩感知理论为基础,将匹配追踪(Matching Pursuit,简称MP)算法运用到图像的压缩编码中.首先,阐述了原子库的构建方法,之后,采用分块感知压缩图像分解方法,降低了分解的运算复杂度,最后,针对传统MP算法编码率不高的问题,利用MP原子能量与位置分布特点,对原子系数和位置参数进行编码,并提出了MP原子编码方法.实验结果表明,采用分块感知压缩图像分解方法,能有效地降低稀疏分解的计算复杂度,其压缩编码方法在保持传统MP图像编码优势的前提下,能有效地提高编码性能和编码率,体现了稀疏分解较传统分解方法的优势.     

基于预测和矢量量化的高光谱图像压缩算法

针对高光谱图像波段数目多,存储空间大,为后续研究带来极大不便的特点,提出了一种基于广义回归神经网络预测与矢量量化算法结合的高光谱图像压缩算法。该算法通过预测前一波段的像素数据,将符合要求的预测结果继续预测下一波段,通过设置合理的参数,在预测步骤中95%以上的波段可通过预测结果来预测波段数据。利用矢量量化算法对预测数据进行压缩。该算法只需要已知图像的前2个波段数据,即可预测整个图像波段的数据。广义回归神经网络具有很强的非线性映射能力和学习速度,预测效果好。通过预测得到的数据在不同的压缩比下进行实验,结果表明,在保证图像质量的前提下,该算法与对比算法相比,有效降低了运算复杂度,节约了时间,提高了峰值信噪比。