基于1-bit压缩采样的快速频谱检测方法

为解决已知的认知无线电感知算法对硬件依赖过高,或者实时性不好的问题,提出了将时下热门的1-bit压缩采样方法引入到频谱检测中,该方法通过对采样值进行极限量化,在融合中心恢复频点位置而不是幅度信息来实现频谱感知,极大地简化硬件结构,提高信号存储和传输速率。经数值仿真实验显示,在对信号进行1-bit量化以后,系统能在较短时间检测出频谱占用情况,大大提高了检测对实时系统的要求。新方案与基于传统的压缩感知(CS)算法相比,能获得远小于后者的检测时耗,同时获得更好的噪声鲁棒性。

面向无人机数据回传的压缩采样技术:机会与挑战

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)的广泛应用,其与地面接收站实时共享机载传感器数据成为工业界的迫切需求.然而,目前为无人机开放使用的频谱资源稀缺,通信信道带宽非常有限,这就促使人们研究如何在带宽受限条件下实现无人机数据的实时无损回传.作为突破经典奈奎斯特(Nyquist)采样理论的新技术,压缩采样将是解决这类问题的最佳方案.本文通过对比当前无人机通信技术核心参数,揭示现有通信技术标准无法满足无人机数据通信对信道带宽日益迫切的需求,评述无人机数据回传压缩技术,对压缩感知、1-bit压缩采样、相位恢复和矩阵补全技术原理进行回顾.采用压缩感知和矩阵补全技术对实测数据进行验证,结果表明,压缩感知和矩阵补全技术可在带宽不变的情况下,显著降低数据的传输时间.最后提出无人机数据压缩和恢复领域的4个研究发展方向.