Ad Hoc认知网络中基于梯度算法的协作压缩频谱感知方法

摘要：

ad hoc认知网络(CRAHNs)比起传统ad hoc网络有很多优势,如分布式多跳结构及动态变化的网络拓扑等.频谱感知是认知无线电技术的基础,采用压缩感知方法以低于奈奎斯特采样率的速率来获得较好的重构信号,同时可减轻数字处理设备的压力.本文使用多跳模型,每个认知用户感知的频谱不仅包括主用户的主频谱,也包括认知用户自身收到其他认知用户干扰的更新频谱.由于具有动态特性的ad hoc网络缺少融合中心,本文将基于梯度的分布式协作感知算法应用于CRAHNs.该算法基于能量检测,具有可靠的感知性能和较少的能量消耗,并能快速收敛.仿真实验验证了算法的有效性.

关键词：认知无线电、ad hoc网络、压缩感知、分布式协作感知、基于梯度法

所属期刊栏目：28

分类号：TN929

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：2012-12-24（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：1402-1407