基于加权平均一致算法的宽带压缩频谱感知

摘要：

在认知无线电(CR)网络中进行频谱共享接入,首要的任务是进行频谱感知,并发现频谱空洞.基于认知无线网络中信号频域的固有稀疏性,本文结合了压缩感知(CS)技术与加权平均一致(weighted average consensus)算法,建立了分布式宽带压缩频谱感知模型.频谱感知分为两个阶段,在感知阶段,各个CR节点对接收到的主用户信号进行压缩采样以减少对宽带信号采样的开销和复杂度,并做出本地频谱估计；在信息融合阶段,各CR节点的本地频谱估计结果以分布式的方式进行信息融合,并得到最终的频谱估计结果,获得分集增益.仿真结果表明,结合压缩感知与加权平均一致算法增强了频谱感知的性能,比在相同的CR网络中使用平均一致算法时有了性能上的提升.

关键词：认知无线电、宽带频谱感知、压缩采样、加权平均一致

所属期刊栏目：28

分类号：TN92

资助基金：国家自然科学基金项目60972039;江苏自然科学基金BK2010077

在线出版日期：2012-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：873-878