基于最小描述长度准则的稀疏多带信号频谱感知算法
该文研究稀疏多带信号的频谱感知问题.首先利用欠采样的数据构造自相关矩阵,并对该矩阵进行特征值分解,然后根据最小描述长度(MDL)准则对特征值进行计算,利用结果区分信号子空间和噪声子空间,最后根据子空间的结果求出信号的频率支集,由此提出了一种针对稀疏多带信号的频谱感知算法.由于传统算法需要预先设置门限来区分信号子空间和噪声子空间,所以不合理的门限值会导致算法失效,该文算法不用预先设置门限,具有更好的适应性.仿真实验结果验证了该文算法的有效性.
信号处理、频谱感知、稀疏多带信号、欠采样、子空间方法、最小描述长度(MDL)准则
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TN911.7
2012-10-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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