动态稀疏阶估计的自适应盲频谱感知算法
Adaptive and blind spectrum sensing algorithm for dynamic sparse order estimation
重庆邮电大学a. 通信与信息工程学院; b. 信号与信息处理重庆市重点实验室, 重庆 400065
摘要
受奈奎斯特-香农采样定理的限制，宽带频谱感知(WBSS)的首要难点是对宽带信号的采集和恢复。该文根据自适应压缩频谱感知(ACSS)提出了一种动态稀疏阶估计(SOE)的自适应盲频谱感知(Adaptive and Blind Compressed Spectrum Sensing，ABCSS)算法。ABCSS采用调制宽带转换器(MWC)结构，针对广义信息准则(GIC)算法只能实现静态SOE的问题，将GIC算法应用于ACSS分时隙方案中实现动态SOE，并且联合SOE瞬时值设计了GIC-OMPa算法保证信号重构的实时性和准确性；在ACSS固定步长调整采样率的基础上，联合SOE瞬时值和反馈函数，设计一种采样率动态调整策略，通过实验数据统计分析设计了步长补偿数，提升时间性能和压缩采样率性能。结果表明，ABCSS相比ACSS方法以更少时间达到0.9以上的高检测概率，同时有效降低了虚警概率；在频段占用数大于22时压缩采样率明显降低。故本文的ABCSS算法相比ACSS能够提升WBSS的实时性能和压缩采样率性能。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0366
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第5期
发布历史
[2025-03-06] 优先出版
引用本文
梁燕, 王晶, 邵凯. 动态稀疏阶估计的自适应盲频谱感知算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (5). (2025-03-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0366. (Liang Yan, Wang Jing, Shao Kai. Adaptive and blind spectrum sensing algorithm for dynamic sparse order estimation [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (5). (2025-03-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0366. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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