基于小波降噪的压缩感知—循环平稳检测技术

谭海峰; 鲁俊; 付璇; 张奇勋

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015208

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基于小波降噪的压缩感知—循环平稳检测技术

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 基于小波降噪的压缩感知—循环平稳检测技术
- Cyclostationary Feature Detection Based on Compressed Sensing and Wavelet De-Noising
- 电信科学 2015年31卷第8期页码：51-57
- 作者机构：
  
  1. 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室北京 100876
  2. 国家无线电监测中心检测中心北京 100041
- 作者简介：
  
  [ "谭海峰，男，北京邮电大学博士生，主要研究方向为无线电频谱工程、频谱管理、无线电监测等。" ]
  [ "鲁俊，男，国家无线电监测中心检测中心工程师，主要从事无线电设备检测及相关标准管理工作。" ]
  [ "付璇，男，北京邮电大学硕士生，主要研究方向为认知无线电、频谱感知、压缩感知等。" ]
  [ "张奇勋，男，北京邮电大学副教授，主要研究方向为异构无线网络融合、认知无线网络、超密集部署网络优化等。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2015208
  中图分类号：
- 网络出版日期：2015-08，
  
  纸质出版日期：2015-08-20
- 稿件说明：
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谭海峰, 鲁俊, 付璇, 等. 基于小波降噪的压缩感知—循环平稳检测技术[J]. 电信科学, 2015,31(8):51-57.

Haifeng Tan, Jun Lu, Xuan Fu, et al. Cyclostationary Feature Detection Based on Compressed Sensing and Wavelet De-Noising[J]. Telecommunications science, 2015, 31(8): 51-57.
谭海峰, 鲁俊, 付璇, 等. 基于小波降噪的压缩感知—循环平稳检测技术[J]. 电信科学, 2015,31(8):51-57. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015208.

Haifeng Tan, Jun Lu, Xuan Fu, et al. Cyclostationary Feature Detection Based on Compressed Sensing and Wavelet De-Noising[J]. Telecommunications science, 2015, 31(8): 51-57. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015208.

摘要

认知无线电技术通过次级用户动态接入空闲频谱来提高空闲频谱资源的利用效率，是认知无线电的重要环节。在低信噪比环境下，如何快速精确地进行频谱感知是频谱感知面临的重大挑战。提出了一种基于小波降噪的压缩感知—循环平稳特征检测器来实现低信噪比环境下的频谱检测。采用压缩感知技术提高了频谱感知的效率，并进一步利用小波变换技术降低了压缩感知过程中引入的压缩噪声，提高了低信噪比环境下的频谱感知准确度。仿真结果证明，提出的基于小波降噪的压缩感知技术能够实现低信噪比环境下的频谱空洞检测。

Abstract

To improve the vacant spectrum utilization，ultra-wideband spectrum sensing is critical for cognitive radio （CR）as it enables secondary users to dynamically access the unoccupied spectrum bands.However，the fast and accurate spectrum sensing is still a challenge over an ultra-wide bandwidth in low signal to noise ratio（SNR） environment.A compressed sensing （CS）-feature detector based on wavelet de-noising was proposed to perform wideband detection in low SNR.CS was proposed to improve the efficiency of wideband spectrum sensing.And two dimensional wavelet transform was introduced to deal with the noise in spectral coherence function（SCF）by the CS process.As a result，the detection accuracy in low SNR was improved.It is found that the proposed technology can detect spectrum holes at a range of low SNR through simulation results.

关键词

Keywords

references

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