一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力。针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平，难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题，提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法。该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率，采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决，实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断，降低各个感知节点的采样速率，支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力。计算机仿真试验结果表明，所提方法达到90%检测概率时压缩比要求为0.025，具有可靠性与有效性。     

认知无线电差分协作压缩频谱估计算法

在分布式认知无线网络场景下,针对传统协作压缩频谱估计收敛速度慢、计算复杂 度高的问题,提出了一种差分协作压缩频谱估计算法用于宽带频谱感知。算法通过利用不同 认知用户感知的宽带信号所满足的相同频谱支撑集特征,实现了在邻居节点感知先验信息条 件下,本地认知用户基于压缩测量向量差值的宽带频谱迭代估计。仿真分析结果表明,所提 算法在频谱估计精度、检测性能与计算复杂度方面均获得了明显改善。     

基于统计可信度的压缩感知协作频谱检测算法

压缩感知为认知无线电的宽频谱感知提供了一种新的方法和思路。基于压缩感知的原理,提出了一种多认知用户协作场景下基于用户统计可信度的协作频谱检测算法。该算法使用正交匹配协作追踪算法获得认知区域内的频谱占用情况,根据不同认知用户频谱检测的历史准确度综合判定用户感知结果的统计可信度。仿真结果表明,该算法在不同用户数、不同采样值、不同信噪比变化范围下其检测性能均优于传统算术平均方法,有效改善了检测性能。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

基于压缩感知的分步合作频谱感知方法

在研究自相关矩阵检测理论的基础上,提出一种采用压缩感知的分步合作频谱感知方 法。通过压缩感知将海量采样数据量减小,提取能够有效代表原信号的采样点;通过随机选 择参与运算的认知用户及其数量进行合作检测,并反馈有益信息,减少了传统合作检测所有 认知用户参与检测带来的运算复杂度。仿真表明该方法提高了频谱检测率,缩短了频谱检测 时长,减轻了控制中心负荷,提高了在宽频段进行频谱检测的可行性。     

利用秩和检验的多天线协作频谱感知

高效稳定的频谱感知是认知无线电系统的关键环节。传统的能量检测算法受噪声不确定性影响，而协方差矩阵类算法在天线相关性低时性能较差。针对上述缺陷，利用秩来衡量由信道衰落导致的同一感知时刻不同天线上的信号功率差异，提出通过构建秩和统计量来实现频谱感知的算法。另外，推导了所提算法判决门限的理论表达式，结果显示其不受采样点数影响，因此当采样点数变化时无需重新设置门限。理论分析和仿真表明所提算法不受噪声不确定度的影响，并且在低天线相关性时可以保持良好的性能。     

基于压缩感知的分布式协同估计算法

为了降低分布式协同估计算法的计算量并改善其收敛性能，提出了基于压缩感知(CS)和递归最小二乘(RLS)的分布式协同估计算法。该算法在传统RLS分布式协同估计算法的基础上引入压缩感知技术，首先在压缩域中进行递归最小二乘运算，然后利用压缩感知重构算法得到未知参数向量的估计值。提出的算法能够在增量式策略和两种模式的扩散式策略下实现对未知向量的有效估计。理论分析和仿真结果表明，该算法一方面降低了RLS分布式协同估计算法的计算量，另一方面保持较快的收敛速度与良好的均方误差性能。     

基于DOA估计的认知无线网络频谱感知

认知无线电技术中频谱感知性能的优劣直接影响认知通信系统的性能。针对该特点提出了认知无线电网络中基于波达方向（DOA）估计的主用户频谱感知模型,即单主用户多次用户和多主用户多次用户的系统模型,选取基于特征分解的多重信号分类（MUSIC）算法分析两种模型的感知性能,包括虚警概率、漏检概率、最小总错误概率、算法复杂度等,获得了闭值表达式,最后在两种模型下对算法进行了仿真。仿真结果表明：各参数主要影响虚警概率,而漏检概率几乎不受影响,验证了方法的有效性。     

基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法

针对传统宽带频谱感知算法速度慢、设备复杂度高、对实际信号适用性不强等问题, 提出了一种基于多尺度小波模极大融合的宽带频谱感知算法,根据信号带宽等因素选择合适 尺度下的小波变换结果进行信号检测,能够准确估计频带范围内信号个数、载频、带宽、信 噪比等参数。实际信号测试证明了这一算法的有效性。该算法对频谱监测、认知无线电（CR ）频谱感知具有一定实用价值。     

随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展

频谱感知是认知无线电网络的一项关键技术。低信噪比（SNR）环境下频谱检测的性能会大 幅降低,而随机共振（SR）能 有效提高信号信噪比,所以将其应用到频谱感知中,能增强认知用户对主用户（PU）的检测 性能。〖JP2〗首先介绍了随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展,包括随 机共振在 本地感知中（如能量检测、协方差矩阵频谱感知、循环平稳特征检测）及协作感知中的应用 ,然后指出了随机共振在认知无线电频谱感知中还有待解决的问题,并提出了下一步的研究 方向。     

基于网络编码的衰落信道频谱感知算法

针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更规律化,减小频谱检测时延,提高系统吞吐率。此外,针对传统累积和能量检测算法抗衰落性能差的问题,通过比较该算法在五种衰落信道下的检测时延和吞吐率,研究该算法的抗衰落性能。实验结果表明,在一定的虚警概率下,该算法有效降低了检测时延,提高了吞吐率及抗衰落能力,能够更好地适应复杂的衰落信道环境。     

基于非参量累积和的合作频谱感知

针对认知无线电网络中频谱感知的检测时延降低问题，提出了基于非参量累积和的合作频谱感知算法。本地认知用户预处理频谱观测数据，获得观测数据相对于信念值的正向漂移和负向漂移。为了缩短检测延迟，认知用户只将数据的正向漂移同步传输至融合中心。融合中心融合正向漂移得到判决信息，采用非参量累积和算法依时间序列顺序累加判决信息，判断主用户是否正在使用授权频段。为了解决不传输负向漂移引起的虚警问题，改进算法提出融合中心可以保留首次判决，经过等待时间间隔后再作出最终判决。相对于传统的软融合算法，改进融合规则的合作频谱感知算法具有较低的检测延迟。     

一种SAR与可见光图像压缩感知融合增强方法

针对机载多传感器成像战场态势感知的问题，提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量，得到压缩测量值，然后通过基于局部权值的融合方法实现对压缩测量值的融合，再利用有序度最优分割法提取SAR图像的强散射目标，最后对融合测量值重建得到初步融合图像，初步融合图像通过目标对比度增强得到最终融合图像。对多组图像进行了仿真分析，视觉及数值结果表明该方法能显著增强融合图像的目标对比度，提升了图像纹理清晰度，较大程度降低了图像融合过程中的数据计算量。     

基于压缩感知的信道反馈重构

在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基于压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)开发高效的信道状态信息(Channel State Information,CSI) 反馈方案是现在研究的热点。针对现有的基于CS的信道反馈重构算法——正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法存在重构时间长、数据量大可能会无法适用的不足,提出了一种改进的OMP算法,即广义正交匹配追踪(Generalized OMP,GOMP)算法对CSI进行高效重构。仿真结果表明,GOMP算法在重构精确度上高于OMP算法,特别是在较低的压缩比下优势更为突出;而且由于迭代次数减少,需要的重构时间也显著减少。     

基于空谱特性的高光谱图像压缩感知重构

针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和普通频段,对不同频段单独采用不同精度分块压缩感知以获取高光谱数据。在解码端,参考频段直接采用稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法重构,对于普通频段,则设计了一种优化谱间预测结合SAMP算法的新模型进行重构：首先通过重构的参考频段双向预测普通频段,并对其进行压缩投影,然后计算预测前后普通频段投影值的残差,最后利用SAMP算法重构该残差,以此修正预测值。实验表明,相比同类算法,该算法充分考虑了高光谱图像的空谱特性,有效改善了重构图像质量,且编码复杂度低,易于硬件实现。     

采用压缩感知的标准测控信号处理

针对测控通信信号接收端存在数据大量冗余的问题,利用标准测控信号在频域上的稀疏性,采用压缩感知的理论进行前期处理。分别考虑了只存在测距音、只存在遥测信号和两类信号都存在等三种条件下的信号处理问题。通过改变稀疏度的大小,可以在不影响解调性能的条件下,大幅度降低接收端所需要的采样率,并且达到消除系统中不需要的谐波的目的。仿真验证了方法的有效性,同时说明利用压缩感知技术,将为测控通信系统的射频直接采样和处理提供一种高效的方式。