非重構(gòu)頻譜感知的測量矩陣設(shè)計(jì)與優(yōu)化.pdf

1、認(rèn)知無線電技術(shù)能夠提高頻譜的利用率，緩解現(xiàn)存的頻譜資源緊張的狀況。而頻譜感知技術(shù)是認(rèn)知無線電的前提和基礎(chǔ)，由于采樣率和實(shí)現(xiàn)成本的約束，奈奎斯特采樣定理越來越成為頻譜感知的瓶頸。針對這個(gè)問題，利用信號的稀疏性采用壓縮感知方法對模擬信號進(jìn)行壓縮采樣，也就是壓縮和采樣同時(shí)進(jìn)行，這樣在原始信息未丟失的情況下實(shí)現(xiàn)了低速率采樣。眾所周知，利用壓縮感知進(jìn)行頻譜感知的傳統(tǒng)思路就是首先對壓縮的信號進(jìn)行重構(gòu)，然后再利用頻譜感知的各種算法進(jìn)行頻譜檢測。根據(jù)壓

2、縮感知理論可知，數(shù)據(jù)重構(gòu)是壓縮感知消耗計(jì)算量最大的環(huán)節(jié)，因此為了減少頻譜感知算法的計(jì)算量，研究非重構(gòu)框架下的頻譜感知成為亟待解決的問題。
　　非重構(gòu)頻譜感知算法省略了對原始信號重構(gòu)的環(huán)節(jié)，直接根據(jù)壓縮采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜感知，這樣大大減小了壓縮采樣后進(jìn)行頻譜感知的計(jì)算量。測量矩陣是非重構(gòu)頻譜感知算法的基礎(chǔ)，測量矩陣設(shè)計(jì)的優(yōu)劣程度會影響信號的壓縮采樣進(jìn)而會影響非重構(gòu)頻譜感知算法的檢測效果。本文在單天線非重構(gòu)框架下分別針對能量頻譜感知算法

3、和基于稀疏分解的頻譜感知算法設(shè)計(jì)了對應(yīng)的測量矩陣。此外還研究了在多天線條件下的非重構(gòu)頻譜感知技術(shù)，利用多天線的優(yōu)勢來減小測量矩陣的規(guī)模并提高頻譜感知效果。
　　針對單天線非重構(gòu)能量頻譜感知算法，本文通過分析壓縮對信號和噪聲能量分布的影響，提出了測量矩陣的格拉姆矩陣盡量接近于單位陣作為測量矩陣的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。根據(jù)提出的準(zhǔn)則，應(yīng)用迭代訓(xùn)練法和梯度法分別對高斯隨機(jī)矩陣進(jìn)行優(yōu)化，提高了頻譜檢測的效果。針對信號可以被稀疏分解的特性，提出了單天線

4、基于稀疏分解的非重構(gòu)頻譜感知算法，并且通過將多個(gè)單位陣相連接并結(jié)合稀疏分解矩陣構(gòu)造了適用于該算法的測量矩陣。通過仿真驗(yàn)證該方法在信號稀疏度較低的情況下能夠取得良好的檢測效果。此外，本文還將單天線非重構(gòu)頻譜感知算法擴(kuò)展到了多天線的情況，針對多天線非重構(gòu)頻譜感知，應(yīng)用對測量矩陣進(jìn)行“分割”的思想，為每根天線設(shè)計(jì)了相應(yīng)的測量矩陣，降低了每根天線的測量矩陣的規(guī)模，進(jìn)而降低了每根天線的采樣率。通過與單天線瑞利信道下頻譜感知效果相比較，多天線非重構(gòu)