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一种宽带频谱检测的空域频域压缩感知方法

1 引言 Mitola[1]提出的认知无线(Cognitive Radio,CR)技术已公认为是解决频率资源匮乏问题的有效手段之一,频谱感知是CR中的关键技术。频谱感知研究已有很多重要的研究成果吐而如何利用无线传感网fWSN)进行频谱感知的课题最近兴起。由于WSN应用时无需向ISMfIndustrial Scientific andMedical)注册频率,因此利用WSN频谱感知能为公网提供频谱信息。之前有Granelli等人[3】提出将WSN应用到CR的设想,随后出现了一些CR_WSN的研究[4,5]。由于CR中的待检频谱很宽,即使高速模拟数字转换fADC)器件也很难实现宽频快速检测。压缩感知(CompressedSensing,cs)是由Cand色s等人【6】和Donoho[71提出的新技术,并迅速得到发展。Tropp等人【8】给出了模拟信息转换器fAnalog-to-InformationConverter,AIC)的结构,使得快速宽带频谱感知成为可能。随着AIC的推广,很多学者对CS与CR相结合的频谱检测展开了研究[gjo],但这WSN应用时无需向ISMfIndustrial Scientific andMedical)注册频率,因此利用WSN频谱感知能为公网提供频谱信息。之前有Granelli等人[3】提出将WSN应用到CR的设想,随后出现了一些CR_WSN的研究[4,5]。由于CR中的待检频谱很宽,即使高速模拟数字转换fADC)器件也很难实现宽频快速检测。压缩感知(CompressedSensing,cs)是由Cand色s等人【6】和Donoho[71提出的新技术,并迅速得到发展。Tropp等人【8】给出了模拟信息转换器fAnalog-to-InformationConverter,AIC)的结构,使得快速宽带频谱感知成为可能。随着AIC的推广,很多学者对CS与CR相结合的频谱检测展开了研究[gjo],但这些研究都只是考虑频域上的稀疏性,没有利用到认知节点数据之间的空间相关性。 本文考虑到节点数据的空间相关性和频域稀疏性,提出了一种基于空域和频域2维压缩的SFCS模型,SFCS模型下所需传输数据比传统模型更少,其ROC性能比传统算法的性能更优。 2系统模型如图1所示,CR_WSN分成多个簇,每个簇选出一个节点作为簇头,在距离h范围内,各节点的频谱数据送到簇头。由于簇头的信号处理能力有限,数据还需送到融合中心进行融合,最后将判决结果送到公网。由于簇头与融合中心的传输距离较远,这就要求其问的通信载荷不能过大,因而要求这之间的传输数据能尽量压缩。距离(kin)o发送站点 ·簇头节点 O认知节点0融合中心图1WSN频谱检测空间示意图 2.1空间相关性与小波基设接收信号的频谱由Ⅳ,个互不重叠的子带组成,各子带的边缘位置分别为Z…,Ⅳ,,且有‘<五(J

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