基于压缩感知的宽带频谱感知方案设计

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时间:2019-03-17

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1、’.;-V--一'.^V单位代码:10293密级;公开■,。‘考达緣隹硕女俗A'^'’‘丫.亂:篇.r论文题目;基于压缩感知的宽带频谱感知方案设计学号1213012116姓名王胎扮导师^专业学位类别工程硕±类型全日制(领域’专业)吊子与捕信工精论文提交日期二〇—六年四月I*‘v'-v>'.於v请..7v..;r南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特

2、别加W标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果,也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。一同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意与我。一切相关的法律责任本人学位论文及涉及相关资料若有不实,愿意承担。、口研巧生签名:至敝胎日期;中南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可W保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档;;允许论文被查阅和借阅;可W将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学

3、位论文。本文电子文档的内容和纸质一论文的内容相致。论文的公布(包括刊登)授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。以化研究生签名:術齡\导师签名:。从;)曰期;.4,家韦ResearchontheDesignofWidebandSpectrumSensingBasedonCompressedSensingThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByPanpanWangSupervisor

4、:Prof.WeiJiApril2016摘要认知无线电是频谱资源利用效率低下问题的有效解决方案之一。在该系统中,主用户可优先使用分配好的授权频谱进行通信,次用户则可在不干扰主用户通信的前提下,动态地接入并使用主用户的授权频谱。次用户在接入授权频谱之前,需要检测并估计周围可以利用的频谱资源,这是认知无线电中的一个重要的问题。在宽带频谱感知中,压缩感知理论利用信号的稀疏性,以远低于奈奎斯特采样速率完成对信号的压缩采样,显著地降低了宽带频谱感知高速率采样所带来的硬件压力。本文主要基于压缩感知对认知无线网络中的频谱感知和动态频谱接入技术展开研究,主要对以下两个方面进行了深入的研究:

5、(1)实际通信中频谱占用具有一定的稀疏性,根据频谱占用的特点,提出了一种基于预测的差分信号压缩感知算法,该算法利用信道占用时间上的相关性,建立了一种信道占用情况的预测模型,依此模型预测出信道占用的变化情况;基于预测结果,在重构信号时可减少频点的搜索范围,两次降低重构算法的运算量。仿真结果表明,在保证感知性能的前提下,新算法可大幅降低迭代次数,减少算法复杂度。(2)频谱预测技术可以有效地指导频谱感知技术,提高系统的感知效率。本文在分析了相关文献的基础上,提出一种基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的宽带频谱预测方案。在本方案中,通过学习信道的的历

6、史占用状态信息,预测出在下一个感知周期信道的占用状态。该方案充分的利用宽带无线通信在频谱上的稀疏性和信道占用情况的时间相关性,将压缩感知和支持向量机有效的结合起来进行频谱预测,显著地提高了频谱预测的性能。仿真结果表明基于SVM的宽带频谱预测方案在较低的信噪比下,依然具有较高的检测概率和更低的虚警概率。关键词:认知无线电,频谱感知,压缩感知,频谱预测IAbstractCognitiveradioisoneoftheeffectivesolutionstosovetheproblemoflowutilizationofspectrumresources.Inthissystem

7、,theprimaryusercanusetheallocatedauthorizedspectrumtocommunicate,andthesecondaryuserscandynamicallyaccessandusetheauthorizedspectrumoftheprimaryuserswithoutinterferingthecommunicationoftheprimaryusers.Thesecondaryuserneedstodetectandestimatetheavailablespectru

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