基于稀疏分解的频谱感知方法研究

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1、硕士学位论文基于稀疏分解的频谱感知方法研究SPECTRUMSENSINGMETHODBASEDONSPARSEDECOMPOSITION朱尤祥哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：TN919.5学校代码：10213国际图书分类号：621.396密级：公开工程硕士学位论文基于稀疏分解的频谱感知方法研究硕士研究生：朱尤祥导师：高玉龙副教授申请学位：工程硕士学科：电子与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2015年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN919.5U.D.C:621.396Dissertationforthe

2、Master’sDegreeinEngineeringSPECTRUMSENSINGMETHODBASEDONSPARSEDECOMPOSITIONCandidate：ZhuYouxiangSupervisor：Asso.Prof.GaoYulongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ElectronicsandCommunicationEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefe

3、nce：July,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要近年来，随着各种无线电新技术和新业务的广泛应用以及通信技术的迅速发展，对频谱资源的需求程度和数量日益增长，如何在频谱资源有限的情况下对其更为有效的利用成为一个急需解决的问题。认知无线电技术的提出为我们解决这个问题提供了方法。频谱感知技术是认知无线电的基础环节，它的好坏关系着系统性能的优劣。稀疏分解可以抓住信号内部的主要特征，提取信号成分，具有去噪的功能；近年来兴起的压缩感知技术也是以信号能够

4、在变换域上稀疏分解为前提的，它能够突破奈奎斯特采样定理的限制，仅通过少量的压缩测量值便能够实现信号的重构。本文对基于稀疏分解的频谱感知方法进行了研究。在频谱能量检测方式中，门限的设置与接收信号的信噪比直接相关，因此，接收信号的信噪比是影响频谱感知性能的一个决定性因素。在一定范围内，随着信噪比的降低，恒虚警条件下的检测概率快速下降。在本文中，考虑到稀疏分解有一定程度的去噪作用，因此将稀疏分解引入到接收机前端，在接收信号后，首先进行去噪处理，再进入后端的频谱感知部分。在经过稀疏分解去噪的过程后，随着信噪比的改善，在目前的信噪比下设定新的门限，检测性能必然有很大程度的

5、提高。在认知MIMO系统中，多天线提供了更高的检测可靠性，但也带来了采样数据量的急剧提升，而分布式压缩感知技术正是基于多信号的联合采样技术，降低采样的数据量。它要求在多信号的基础上满足联合稀疏模型，而MIMO技术由于天线之间的相关性，刚好满足JSM-2模型，因此基于认知MIMO的分布式压缩感知技术迫切需要一个针对多天线环境的联合稀疏字典。字典训练算法作为一种较为新颖的字典获取方法，只给出了单信源训练信号的情况下如何获得训练字典。本文结合字典训练算法与多天线下的联合稀疏模型，将普通的字典训练算法拓展为三种不同合并方式下的多天线联合训练字典算法。相比于一般的字典训练

6、算法，联合字典训练算法能够在同样的训练次数的情况下，获得更好的稀疏表示效果。因此，在分布式压缩感知重构之后，重构概率显著提高，之后的频谱检测性能也有了进一步的提升。基于联合训练字典的频谱感知技术在提高系统检测可靠性的基础上，也降低了采样数据量。关键词：稀疏分解；频谱感知；分布式压缩感知；过完备字典；字典训练-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractInrecentyears,withthewideapplicationofnewradiotechnologies,newbusinessandtherapiddevelopmentofcommunicat

7、iontechnology,theextentandquantityforspectrumresourcesareincreasingsoon,sohowtouseitmoreefficientinthecaseofthelimitedspectrumresourcesshowimminent.Thepropositionofcognitiveradioprovidesamethodforustosolvethisproblem.Spectrumsensingtechnologyisthebasisforcognitiveradio,itisimportantf

8、ortheperform