【摘 要】
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认知无线电是一种先进的无线通信技术,用以提高频谱利用率进而解决频谱稀缺问题。而频谱感知是其中的一个核心环节,是发现频谱空洞并进行利用的关键所在,迅速精准的频谱感知
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认知无线电是一种先进的无线通信技术,用以提高频谱利用率进而解决频谱稀缺问题。而频谱感知是其中的一个核心环节,是发现频谱空洞并进行利用的关键所在,迅速精准的频谱感知是一个认知无线电系统的基本保障。但是在宽带通信场景下,按照奈奎斯特采样定理,频谱感知所需要的采样速率过高,导致硬件上难以实现。对此,当前国内外常见的做法是引入压缩感知技术,形成压缩频谱感知,以次奈奎斯特速率进行采样,降低其对于硬件的要求。本文深入研究并分析了原有的宽带压缩频谱感知算法的原理与优缺点,并在此基础上,引入了统计学习的思想与方法,针对单个认知用户独立频谱感知和多个认知用户协作频谱感知,做出了算法上的改进,并通过理论分析和仿真验证,证明了改进的算法具有更好的频谱感知性能,主要创新点如下：第一,在单个认知用户独立频谱感知时,以贝叶斯压缩频谱感知为基础,使用支持向量机,通过统计学习的方法设置初筛门限,只筛选具有信号重建价值的频点进行运算,从而降低了运算复杂度,减弱了噪声影响,以此提高信号重建准确率,并降低信号重建时间,最终表现为提高了整个频谱感知算法的性能；第二,在多个认知用户协作频谱感知时,通过引入玻尔兹曼机,经由训练集进行训练,得到各个认知用户在统计上的相关性,并据此进行协作信号重建。通过采用这种方法,协作频谱感知系统可以有效地对抗信道衰落等影响,提高信号重建的准确率,进而提高协作频谱感知的准确率。本文的研究表明,基于统计学习的宽带压缩频谱感知算法,能够有效地提高频谱检测的性能。
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