本文選題：頻譜感知 + 壓縮感知�。� 參考：《信號處理》2014年12期

【摘要】：認知無線電系統(tǒng)中,壓縮感知理論已廣泛運用于寬帶頻譜檢測。但是,壓縮感知中的重構(gòu)問題造成頻譜檢測算法計算復雜度高,且在低信噪比下檢測效果不佳。本文提出了采用支持向量機的寬帶頻譜感知算法,該算法利用支持向量機建立頻譜檢測分類器,代替信號的重構(gòu)與檢測過程。根據(jù)系統(tǒng)對實時性的要求,分別設計了多級二元分類器感知算法和單級多元分類器感知算法。前者適用于分級數(shù)有限且實時性要求不高的場景,后者可大幅降低系統(tǒng)的算法復雜度,降低感知時間,適用于實時檢測系統(tǒng)。仿真結(jié)果表明,與基于重構(gòu)的能量檢測算法相比,本文提出的兩種算法均可以有效改善系統(tǒng)對噪聲的魯棒性,提高在較小信噪比下的檢測性能。
[Abstract]:In cognitive radio systems, compressed sensing theory has been widely used in broadband spectrum detection. However, the reconstruction problem in compressed sensing results in high computational complexity of spectrum detection algorithm and poor detection performance under low SNR. In this paper, a wideband spectrum sensing algorithm using support vector machine (SVM) is proposed, which uses support vector machine (SVM) to build spectrum detection classifier instead of signal reconstruction and detection process. According to the real time requirement of the system, the multilevel binary classifier perception algorithm and the single level multivariate classifier perception algorithm are designed respectively. The former is suitable for scenes with limited hierarchical number and low real-time requirements, while the latter can greatly reduce the algorithm complexity and perceptual time of the system, and is suitable for real-time detection systems. Simulation results show that compared with the energy detection algorithm based on reconstruction, the two algorithms proposed in this paper can effectively improve the robustness of the system to noise and improve the detection performance in the case of small signal-to-noise ratio (SNR).
【作者單位】： 南京郵電大學"寬帶無線通信與傳感網(wǎng)技術(shù)"教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61271335,61471202) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2011CB302903) 江蘇省高校自然科學研究項目(13KJB510020) 江蘇省高校自然科學研究重大項目(14KJA510003)
【分類號】：TN925

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2055292