计算机应用
計算機應用
계산궤응용
Journal of Computer Applications
2015年
11期
3261-3264,3296
,共5页
高阶统计量%压缩采样%压缩信号处理%盲检测
高階統計量%壓縮採樣%壓縮信號處理%盲檢測
고계통계량%압축채양%압축신호처리%맹검측
High-Order Statistics (HOS)%Compressive Sampling (CS)%compressive signal processing%blind detection
针对认知无线网络中宽带频谱感知受到高速模数转换器(ADC)器件的技术限制,利用压缩感知理论(CS),采用压缩信号处理技术,直接对压缩观测数据进行分析,推导出宽带频谱检测的高阶判决统计量的概率分布特性,并在此基础上提出了一种基于高阶统计量的压缩宽带频谱盲检测算法(HOS-CWSBD).该算法无需任何有关主用户(PU)信号的先验知识、也无需事先重构出原信号就能实现宽带频谱检测.理论分析和仿真结果均表明,与传统的基于压缩感知理论且需要信号重构的压缩频谱感知算法以及基于Nyquist采样数据的非压缩宽带频谱感知算法相比,该算法具有计算复杂度低、感知性能稳定等优点.
針對認知無線網絡中寬帶頻譜感知受到高速模數轉換器(ADC)器件的技術限製,利用壓縮感知理論(CS),採用壓縮信號處理技術,直接對壓縮觀測數據進行分析,推導齣寬帶頻譜檢測的高階判決統計量的概率分佈特性,併在此基礎上提齣瞭一種基于高階統計量的壓縮寬帶頻譜盲檢測算法(HOS-CWSBD).該算法無需任何有關主用戶(PU)信號的先驗知識、也無需事先重構齣原信號就能實現寬帶頻譜檢測.理論分析和倣真結果均錶明,與傳統的基于壓縮感知理論且需要信號重構的壓縮頻譜感知算法以及基于Nyquist採樣數據的非壓縮寬帶頻譜感知算法相比,該算法具有計算複雜度低、感知性能穩定等優點.
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