宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

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（，，；１．ＳｔａｔｅＫｅＬａｂｏｒａｔｏｒｏｆＩｎｔｅｒａｔｅｄＳｅｒｖｉｃｅＮｅｔｗｏｒｋｓＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＸｉ ′ ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ２．Ｄｅａｒｔｍｅｎｔｏｆｙｙｇｙｐ，Ｕ，ＫＥｎｉｎｅｅｒｉｎａｎｄＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｎｎｅｓｓｅｅｎｏｘｖｉｌｌｅ３７９９６，ＵＳＡ）Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｇｇｐｙ
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，，收稿日期：男，博士生；裴昌幸（联系人）男，教授，博士生导师．２０１０－０６－０４．作者简介：张正浩（１９８２－）基金项目：国家）；；自然科学基金资助项目（美国国家自然科学基金资助项目（高等学校创新引智计划资助６１０７２０６７，６０９７０１１９ＣＣＦ－０８３０４５１））；）；）项目（国家重点实验室专项资金资助项目（陕西省工业攻关计划资助项目（Ｂ０８０３８ＩＳＮ１００１００４２００９Ｋ０１－４６．网络出版时间：２０１１－０１－１０：／／／网络出版地址：ｈｔｔ ∥ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔｋｃｍｓｄｅｔａｉｌ６１．１０６９．Ｔ．２０１１０１１０．０８５６．ｈｔｍｌｐ：ｔｔｄｘｂ．ｃｎｈ ∥ｗｗｗ．ｐｊ
第４５卷第４期２０１１年４月
西安交通大学学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩ ′ ＡＮＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｖｏｌ．４５Ｎｏ．４Ａｒ．２０１１ｐ
宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法
６８
西安交通大学学报第４５卷
，ｗｉｄｅｂａｎｄｃｏｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏ宽带认知无线电（ｇ［１］是ＷＣＲ）能在宽频带范围内提高频谱的利用率，一种解决频谱紧缺问题的有效技术．ＷＣＲ的一个难点是在有限的检测时间内在宽频带范围检测出主用户（的忙闲状态，以便ＷＣＰＵ）Ｒ用户得知当前可用子信道信息，这要求射频前端模拟数字转换器（有较高的采样速率ＡＤＣ）采用压缩感知能有．４］，效降低宽带模拟信号的采样速率［因此压缩感知基于压缩感知技术，文献［提出了压缩频谱５－６］感知算法，但这一类算法依赖于单用户压缩频谱重
：Ａ）ＡｂｓｔｒａｃｔｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＢａｅｓｉａｎｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎａｌｏｒｉｔｈｍ（ＰＢＣＳｉｓｐｙｐｐｇｇｒｏｏｓｅｄｒｏｃｅｓｓｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｂａｓｅｄｏｎＧａｕｓｓｉａｎｔｏｉｍｒｏｖｅｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｃ－ｐｐｐｐｐｐｐｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｕｎｄｅｒｌｏｗｓｉｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｗｉｄｅｂａｎｄｃｏｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ａｇｇｇｎｏｒｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓａｌｉｅｄｔｏｒｅｒｅｓｅｎｔｔｈｅｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｃ－ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｐｐｐｐｐｔｒｕｍｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌａｒａｍｅｔｅｒｓａｒｅｅｘｃｈａｎｅｄａｍｏｎｔｈｅｃｏｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓａｓｃｏｏｅｒａ－ｐｇｇｇｐ，ｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｎａｒｅｕｔｉｌｉｚｅｄｔｏｉｍｌｅｍｅｎｔｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｐｐｇｌｏｃａｌｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｄａｔａ．Ｂｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｅｘｉｓｔｉｎｃｏｏｅｒａｔｉｖｅｓｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｍｅｔｈ－ｐｇｇｇｐｐｇ，ｏｄｓｗｈｅｒｅｔｈｅｆｉｎａｌｓｅｎｓｉｎｄｅｃｉｓｉｏｎｓｏｒｔｈｅｒｏｕｈｓｅｎｓｉｎｄａｔａａｒｅｕｓｅｄａｓｔｈｅｃｏｏｅｒａｔｉｏｎｉｎｆｏｒ－ｇｇｇｐｍａｔｉｏｎ，ｍｏｄｅｌａｒａｍｅｔｅｒｓｆｕｓｉｏｎｉｓｃｏｎｖｅｅｄａｍｏｎｔｈｅｃｏｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｓｉｎｔｈｅｒｏｏｓｅｄＰＢＣＳａｌ－ｐｙｇｇｐｐ，ｏｒｉｔｈｍ．ＴｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｅｎｅａｔｉｖｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｆｒｏｍｔｈｏｓｅｃｏｏｅｒａｔｅｄｎｅｉｈｂｏｒｓｅｘｅｒｉｅｎｃｉｎｌｏｗｇｇｐｇｐｇｓｉｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｓｅｎｓｉｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｒｅｄｕｃｅｄａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｇｇｙｐｓｈｏｗｔｈａｔＰＢＣＳａｃｈｉｅｖｅｓａｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｏｖｅｒ０．９ｗｈｉｌｅｆａｌｓｅａｌａｒｍｒｅ－ｉｍｒｏｖｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｐｍａｉｎｓ０．１ｗｈｅｎｓｉｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏｉｓ－５ｄＢ．ｇ：；Ｇ；ｄＫｅｗｏｒｄｓｗｉｄｅｂａｎｄｃｏｎｉｔｉｖｅｒａｄｉｏｎｅｔｗｏｒｋｓａｕｓｓｉａｎｉｓｔｒｉｂｕｔｉｖｅｒｏｃｅｓｓｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｙｇｐｐ；ｍｃｏｍｒｅｓｓｅｄｓｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｏｄｅｌａｒａｍｅｔｅｒｓｆｕｓｉｏｎＢａｅｓｉａｎｐｐｇｐｙ
张正浩１，裴昌幸１，陈南１，李虎生２，杨德鹏２
（西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室，田纳西大学１．７１００７１，西安；２．电子工程与计算机科学系，３７９９６，美国诺克斯维尔）
摘要：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（算法．首先应用层次化的正态分布概ＰＢＣＳ）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，误检概率为０ＰＢＣＳ算法可以在－５ｄＢ的信噪比条件下达到检测概率大于０．９、．１的频谱检测性能．关键词：宽带认知无线电网络；高斯过程；分布式压缩频谱感知；模型参数融合）中图分类号：ＴＮ９２９．５文献标志码：Ａ文章编号：０２５３－９８７Ｘ（２０１１０４－００６７－０５