基于近似消息传递的超宽带压缩频谱感知方法

现有的宽带压缩频谱感知方法无法高效地处理高维信号。针对该情况,提出了一种改进的基于近似消息传递的超宽带压缩频谱感知方法。考虑在频谱感知时未知稀疏率和方差的先验信息,首先,设置稀疏率上界并估计出方差的先验参数;然后,利用广义近似消息传递算法得到稀疏向量中元素的估计值;最后,将稀疏向量较小值对应的频谱判决为频谱空洞。仿真结果表明,与已有方法相比,所提方法在处理中低维和高维问题时都具有较高的性能。

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.

压缩频谱的差分跳频信号在莱斯衰落信道下的性能分析

差分跳频(DFH)信号具有良好的抗多径衰落、抗干扰及高速数据传输能力,在短波和水声军事通信领域得到广泛应用。但是,在有限的传输带宽内差分跳频信号编码增益受限,特别是每跳携带多个比特时,该文提出一种压缩频谱DFH(CS-DFH)方法,可以在相同的比特每跳(BPH)和带宽下提高DFH信号的编码增益。对CS-DFH信号在莱斯(Rice)衰落信道下的误比特率(BER)理论上界进行了推导,并通过仿真验证。结果表明,莱斯信道中,在相同BPH、带宽条件下,与常规DFH相比,CS-DFH是一种可以获得更高BER增益的方法,特别是当莱斯因子K很小的时候。

一种基于稀疏度估计的自适应压缩频谱感知算法

针对现有的频谱感知存在信号稀疏度估计所需压缩观测值不能满足信号稀疏度变化时实时跟踪的问题,研究一种基于稀疏系数信息估计的自适应宽带频谱压缩感知方法,在流信号进行稀疏度未知的压缩时,先采集由先验信息得到的观测值数目。在采集到的观测值数目上自适应调整,得到信号稀疏度估计所需的观测值数目,并精确估计信号的稀疏度。仿真结果表明,SCI-CSS算法对流信号频谱能够保持良好的收敛性和较快的跟踪速度,且能有效地确定使信号稀疏度估计所需压缩观测值数目并随信号稀疏度自适应调整,实现对信号稀疏度变化的实时跟踪。

基于WSNs的压缩频谱感知稀疏基设计

研究了现有利用无线传感器网络(WSNs)进行区域压缩频谱感知的算法,针对其运算量大,准确性有限的问题,设计了以子带基作为稀疏基进行压缩感知(CS)的算法;证明了子带基作为稀疏基的正交性和完备性;同时计算表明子带基满足重构的约束等距条件。仿真结果显示:以子带基进行重构可以准确给出频谱的占用位置和幅值,比传统的边缘检测算法提高了压缩频谱感知的准确性和鲁棒性,同时具有更高的压缩比,运算量小,适于在WSNs中实施。

基于可信数据或门融合的合作压缩频谱感知算法

针对认知无线电(cognitive ratio,CR)中的频谱感知问题,提出一种基于可信数据或门融合的合作压缩频谱感知(reliable-OR rule data fusion cooperative compressed spectrum sensing,RFCSS)算法。首先,次级用户(secondary user,SU)利用压缩理论,获取低维观测数据,再利用基追踪去噪(basis pursuit denoising,BPDN)重构频谱,进而作出感知结果。然后,对SU的感知结果进行可信度估计,只有可信的感知结果的用户,才可向融合中心发送数据。融合中心依据所接收的数据,采用或门准则,作出最终的感知结果。仿真结表明,提出的算法能够降低系统复杂度以及提高感知结果的准确性。

基于置信传播分组的多任务压缩频谱感知

针对认知无线电中主用户覆盖范围存在交叠区域的情况,给出先次用户分组再组内协作感知的方法.首先提出一种基于简化置信传播(belief propagation,BP)的次用户频谱相似性分组算法,挖掘各次用户前一次频谱感知信息并提取相关参数,再根据相关参数利用BP算法对当前频谱感知次用户进行相似性分组.在组内采用恢复效果较好的多任务压缩频谱感知方法来完成感知任务.仿真结果表明,所提出的频谱感知方法与现有方法相比,能在混杂频谱环境下保证较好的虚警概率,同时提高频谱感知的正确检测概率,且随着全网感知用户数的增加,频谱感知结果也不断改善.

基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知算法

针对认知无线电网络共享频谱资源的特征,本文提出一种基于扩散机制的分布式宽带压缩频谱感知方法。该算法包含两个工作阶段。在第一个阶段,每个认知用户对观测信号进行压缩感知和独立重构,产生本地频谱估计;在第二阶段,各个认知用户根据扩散机制协作更新频谱估计信息,实现最优估计。仿真结果表明,该算法与一致性分布式压缩频谱感知方法相比,可以快速增强认知无线电网络频谱感知能力,可应用于动态拓扑结构的认知无线电网络。

基于DCT自适应量化的频谱数据有损压缩算法

针对由于我国频谱监测设备数量激增产生了海量频谱监测数据的存储和传输难题,提出一种基于DCT自适应量化的频谱数据有损压缩算法。首先将多帧频谱监测数据组合并经过灰度空间映射形成一幅时频图,后将时频图数据矩阵按列三等分,将等分后的数据作为RGB三通道合成一幅彩色图像并对其进行二维DCT变换,利用BP神经网络估计量化阈值后进行量化,最后经过游程编码与二次熵编码完成频谱监测数据的压缩。通过对真实接收机采集的频谱数据的压缩处理,压缩率约为10%,数据恢复后的百分比均方根误差约为11%。实验结果表明,所提算法具有稳定的压缩率和较小的恢复误差,能够有效地对实际采集的频谱数据进行压缩。

一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法

电磁频谱数据是刻画电磁频谱态势的量化数字集合,频谱数据具有空间相关性、时间相关性以及频率相关性,在局部范围内的频谱数据和相邻频率上的数据存在冗余。针对上述问题,提出了一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法,首先将未经处理的无线电频谱监测数据经过数据转换模块转换成可便于后续压缩的频谱子图,然后采用传统编码方法压缩最高有效字节(HSB)频谱子图,最后设计了一种自回归熵模型来实现最低有效字节(LSB)频谱子图的高性能压缩并引入波前并行操作来加快解码速率。实验结果表明,其压缩率为39.05%,与已有的HUffman等传统无损压缩方法和无损图像压缩方法相比,所提出的方法在保证数据准确性的同时有着更好的压缩性能。

广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression,SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。

宽带压缩频谱感知非稀疏保护策略

针对频谱非稀疏情况下宽带压缩频谱感知性能下降的问题,提出一种基于信号重构模型参数分析的频谱非稀疏保护策略,该策略根据次用户接收到的相邻三帧信号之间的相关系数的大小动态判断宽带压缩频谱感知正确与否.首先建立基于高斯分层概率的宽带压缩信号模型对压缩重构进行分析,在此基础上综合考虑重构各帧信号模型参数的相关系数与频谱稀疏性之间的关系,设计一种认知用户能够根据信号模型参数相关系数的大小制定频谱稀疏与否的判决条件,进而制定保护措施.仿真结果表明:所提保护策略可以有效检测到由频谱非稀疏导致的宽带压缩频谱感知错误,降低对主用户的干扰概率.

基于频谱压缩接收的宽带/超宽带线性调频信号参数估计

该文提出了一种新的宽带/超宽带线性调频信号的接收方法,它将宽带/超宽带线性调频信号通过射频通道的频谱压缩网络变成窄带信号,数字域用逆频谱压缩函数对压缩信号进行非线性重构,原线性调频信号的调制斜率和初始频率可通过重构信号精确估计。计算机仿真证实了算法的有效性。

基于Laguerre变换的宽带LFM信号频谱压缩数字接收方法

该文提出了一种新的宽带线性调频(LFM)信号频谱压缩数字接收方法。文中分析了Laguerre变换的频率卷绕特性以及对LFM信号的频谱压缩特性,利用数字域Laguerre变换构建可变压缩度的频谱压缩网络,使信号带宽始终处于接收机处理带宽以内,相应达到改变接收机带宽的目的,有利于减小后续基带信号处理的数据量。压缩信号可利用频谱恢复网络实现信号的重构,LFM信号的初始频率和调频斜率在频谱恢复后仍可较精确估计。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。

分布式动态频谱压缩感知技术研究

复杂电磁环境的频谱感知呈现分布式、集群化、去中心化的趋势,要求前端设备具有更低的硬件成本、耗能和更宽频带的频谱信息获取能力。基于频率压缩采样的调制解宽带调器（MWC）技术实现了高压缩比的子奈奎斯特采样和和最优还原,但依然存在通道数量过多和一致性要求高、信噪比要求高等问题。着眼频谱感知的分布式、去中心化的场景,针对低空电磁目标检测,提出并定义了分布式动态频谱感知模型,在网络化场景中通过低复杂度、低成本的集群式多感知节点实现MWC多通道的频谱压缩感知方法。在研究解决空间分布带来的多径衰减、干扰与相位差异难题的同时,通过马尔可夫随机场相关性分析,动态选择和切换感知节点,实现集群化的多节点协作频谱感知。实验表明,通过马尔可夫随机场（MRF）动态调节节点可以逐步提高系统的稳定性。

基于频谱扩展-压缩(SSC)的移频干扰分析

欺骗干扰一般通过模拟雷达目标信号特征,使雷达获得假信息而丢失真实目标信息,达到欺骗目的。移频干扰作为欺骗干扰的一种产生方式,可以弥补延时转发式干扰在面对重频参差雷达、步进频雷达等新体制雷达时无法产生稳定前移假目标的缺点,而常规移频干扰必须了解被干扰雷达的调频斜率等先验知识,使其在面对调频斜率捷变雷达时,不能产生理想的欺骗干扰效果。本文主要阐述一种新的移频方式以及利用MATLAB分析其干扰原理及效果。

基于有源频谱压缩结构码域发送参考的Chirp超宽带捕获算法研究

根据Chirp超宽带系统原理和思想,给出了一种基于有源频谱压缩和FFT频域检测的新捕获算法。该算法通过有源频谱压缩将Chirp信号转换成差频信号,再通过FFT进行频偏估计,结合滑动相关判决实现捕获。该捕获方法具有实现结构简单、采样速率低、便于进行通信距离的扩展等优点。理论分析和仿真结果表明了该捕获方法具有很强的实用价值。

压缩MSK信号频谱的另一种方法

论文从最小频移键控(Minimum Shift Keying,MSK)信号相位轨迹的角度出发,对MSK信号的频谱进行压缩,首先提出了一种经过整形的MSK(Shaped Minimum Shift Keying,SMSK)的调制方法,然后与另一种压缩MSK信号频谱的经过整形的偏移四进制相位调制(Shaped Offset Quadrature Phase Shift Keying,SOQPSK)调制方法进行了对比分析,本文的调制方法有压缩MSK频谱的效果,而且比SOQPSK更易于实现。

数字式视频信号频谱压缩的方法

数字式视频信号的压缩,是人们感兴趣的一个方向,最近两年则成为一个更为实际的问题.如果将视频信息转变为数据形式,而不采用压缩方法传输模拟的视频信号,则需要产生高于90Mb/s速率的信息流.然而,正像电缆线路一样,卫星通信线路的光纤通信线路的容量也是有限的,在这些线路现有的频率范围内不能实现传输该容量的信息.因此,为了采用数字式信号的所有优点,必须采用压缩信号频谱的方法.通过数字式视频信号的压缩,可以做到:从系统输入端到输出端的视频图像有相同的(不变的)质量;明显增加通道的传输能力;

基于信噪分离的GSM-R频谱监测数据压缩技术

为解决我国GSMˉR系统运行中海量频谱监测数据的存储和传输问题,本文提出一种基于频谱监测数据信噪分离的频谱数据有损压缩算法。首先将一帧频谱监测数据的上包络通过计算一定窗长的均方根值(root mean square,RMS)进行提取,然后通过包络计算信号与噪声分离的阈值,接着利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)、量化与熵编码将分离后的信号段与噪声段数据进行不同程度的压缩。通过对实际GSMˉR系统扫描采集的频谱数据进行压缩实验与分析,验证了本文算法的有效性。