基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高，而且对节点失效的容忍性也不高等缺点，提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法。认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后，首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值，然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱，把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点，以此进行迭代优化直到算法收敛。理论分析和仿真结果表明，所提算法不仅计算复杂度低，收敛速度快，而且精确重构性能好，可靠性较高。