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题名动态稀疏阶估计的自适应盲频谱感知算法
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作者
梁燕
王晶
邵凯
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第5期1507-1513,共7页
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文摘
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。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ABCSS相比ACSS能够提升WBSS的实时性能和压缩采样率性能。
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关键词
宽带频谱感知
压缩感知
自适应频谱感知
稀疏阶估计
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Keywords
wideband spectrum sensing
compressed sensing
adaptive spectrum sensing
sparse order estimation
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分类号
TN925
[电子电信—通信与信息系统]
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