观测矩阵自适应及其在宽带频谱感知中的应用研究

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1、中图分类号：TTN911.7论文编号：102870416-S064学科分类号：081001硕士学位论文观测矩阵自适应及其在宽带频谱感知中的应用研究研究生姓名彭亚学科、专业通信与信息系统研究方向无线通信指导教师宋晓勤副教授南京航空航天大学研究生院电子信息工程学院二О一五年十二月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofElectronicandInformationEngineeringResearchonA

2、daptiveMeasurementMatrixanditsApplicationinWidebandSpectrumSensingAThesisinCommunicationandInformationSystemByYaPengAdvisedbyAssociateProf.Xiao-QinSongSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDecember,2015承诺书本人声明所呈交的硕

3、士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以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究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要频谱感知是认知无线电系统的核心技术。但是在宽带频谱感知中，传统的奈奎斯特采样因

4、速率过高而硬件难以实现。为了解决这一问题，引入压缩采样来降低对硬件的要求是一种可行的解决方案。本文在对宽带压缩频谱感知技术进行深入研究的基础上，针对频谱感知中稀疏度未知和噪声功率不确定的问题，提出通过观测矩阵的自适应，提高压缩感知的重构精度。本文的研究围绕观测矩阵的自适应而展开，所做的主要工作如下：1、提出了一种两步自适应压缩感知算法。第一步为初始化阶段，通过减小观测矩阵的互相关系数来优化初始观测矩阵；第二步是自适应阶段，通过最小化重构误差的克拉美罗界来自适应地优化观测矩阵的每一行。该算法将观测矩阵优化与

5、压缩采样自适应过程相结合，仿真实验表明所提出的算法比传统的压缩感知算法在抗噪性能和重构精度方面有更好的表现。2、提出了基于序贯检测的观测矩阵自适应压缩感知算法。该算法在压缩观测的同时对观测矩阵进行自适应训练，在后续的观测中能够能够更好地保持原信号的信息，增强观测值的信噪比，从而减小重构误差。仿真结果验证了该算法在同样的检测性能要求下，能够进一步减小观测值数目，降低采样开销。3、提出了基于观测矩阵优化的快速贝叶斯匹配追踪算法。该算法将观测矩阵的优化引入到快速贝叶斯匹配追踪算法中，将信号估计与观测矩阵构造两个

6、环节相结合，通过减小观测矩阵的互相关性实现对观测矩阵的优化，以提高稀疏信号的估计精度。仿真结果表明在低信噪比的条件下，所提算法同其它算法相比有更好的检测性能。关键词：宽带频谱感知，压缩感知，自适应观测矩阵，重构算法，序贯压缩感知I观测矩阵自适应及其在宽带频谱感知中的应用研究ABSTRACTInacognitiveradiosystem,spectrumsensingisthecoretechnology.However,inwidebandspectrumsensingapplication,theNyq

7、uistsamplingrateistoohightoberealizedinhardwareequipment.Todealwiththisproblem,thecurrentcommonpracticeistointroducecompressedsampling.Bydoingso,wecansamplethesignalatalowerrateandreducetherequirementsforhardware.Thisarticleintensivelyanalyzesthetheoryofw

8、idebandcompressedspectrumsensingasthebasis,andonaccountoftheunknownsparsityorderanduncertainnoisepowerinspectrumsensing,theadaptivemethodofthemeasurementmatrixhasbeenproposedtoimprovetheaccuracyofthereconstructionsi