[01314074]压缩感知在认知无线电频谱感知中的应用研究

课题来源与背景 本成果受到甘肃省自然科学基金（ 编号：1508RJZA054 ）的资助。 当前固定频谱资源分配机制下有限的无线频谱资源的低频谱利用率,与飞速发展的无线通信业务急剧增长的频谱稀缺相矛盾。如何化解这一矛盾一直是无线通信界科研人员在探索需要解决的问题。认知无线电技术（Cognitive Radio）作为一种动态频谱资源共享技术可以用来缓解频谱资源稀缺和低频谱利用率的矛盾。早期的认知无线电频谱检测技术主要针对窄带频段的情况,提出的方法大多不适用于宽带频谱感知。为了适应无线通信业务飞跃发展的需要,相关研究学者们逐渐转到认知无线电的宽频带频谱感知算法的研究。宽带频谱感知技术已成为当前认知无线电技术研究中一个非常重要的研究方向,并逐渐受到相关研究者们的高度关注。但要想实现很宽频带上的准确而快速的频谱感知,如果仍然采用奈奎斯特抽样定理进行采样,那么,随着传输信号带宽的越来越宽,采样速率会越来越高,采样后的数据会越来越多,甚至达到海量数据,将会导致采样开销越来越大,并使硬件复杂度极大提高,有可能实际中就不能实现。这也成为宽带频谱检测技术实现的一个巨大的技术瓶颈。因此,寻找新的途径来解决这一瓶颈成为广大认知无线电频谱检测技术研究学者们急切需要解决的问题。 研究的目的和意义 2004年Donoho等提出的压缩感知（Compressive Sensing 压缩感知）为认知无线电宽带频谱检测技术的发展提供了新的方向。压缩感知技术对认知无线电网络的动态频谱资源共享（Dynamic Spectrum Allocation and Spectrum Sharing）技术的应用具有非常重要的意义。认知无线电网络之所以可以采用压缩频谱感知是因为整个认知无线电网络中可用的信道频谱带宽非常宽,而实际传输的信号占用的带宽很小,也就是说认知无线电检测信号的频谱具有稀疏性。压缩感知巧妙的利用了认知无线电频谱信号的稀疏性,不仅降低了宽带信号的采样率,而且可以实现宽带认知无线电信号的压缩采样。现有的研究成果充分验证了压缩感知在认知无线电频谱感知中的应用潜力及应用前景,为认知无线电宽带频谱感知技术提供了一定的理论基础。 自从歇根大学的Zhi Tian等人将压缩感知技术引入到宽带频谱感知中,国内外广大研究人员陆续展开了压缩感知在认知无线电频谱检测中的应用研究。采用压缩感知进行认知无线电频谱检测不仅可以建立有效、可靠的宽带信号低速抽样、重建与检测机制,还可降低宽带抽样的硬件压力和实现复杂度,对于认知无线电的应用都有至关重要的意义。 主要论点和论据、创见及创意 本成果总结了现有认知无线电频谱感知的算法, 并分析了他们各自的优缺点,并在此基础上研究了压缩感知在认知无线电频谱检测中的应用,分析并总结了现有各种基于压缩感知的认知无线电频谱检测技术的优缺点。同时,研究了压缩感知在通信中的应用,探究了信号稀疏表示基本原理及常见的稀疏分解算法,构造了一个通信信号表示的联合字典,分析了联合字典对BPSK、QPSK信号的稀疏表示,并比较了常用的通信调制信号在联合字典下表示的稀疏性能。建立了稳定分布噪声环境下信号的模型,提出了基于广义循环谱的载波频率和符号速率的估计方法。为认知无线电的压缩频谱感知奠定了基础。 社会经济效益及存在的问题 本项目的理论研究成果,可在超宽带（UWB）、MESH网络、WRAN、无线局域网（WLAN）、Ad-hoc网络、5G移动通信等认知无线电应用的场合中得到广泛应用。因此,具有较高的推广价值和较好的应用前景。本成果的研究还处于理论层次,对于所提出的算法还需在相应的实际应用场景去验证。