基于优化贝叶斯压缩感知算法的频谱检测

• 作者: 杨震 王臣昊 肖小潮
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线电 频谱检测 压缩感知 优化贝叶斯压缩感知算法 数零法
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 750-756
• 分类号: TN929.5
• 字数: 5782字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.05.021

摘要

近年来,压缩感知理论依旧是信号处理领域的研究热点之一.将压缩感知应用于频谱检测技术可以突破传统的奈奎斯特采样定理,降低检测时采样率,因此可以减轻硬件处理的压力.因此适合用在频谱检测技术中,特别是宽带信号的频谱检测.本文对贝叶斯压缩感知理论(BCS,Bayesian Compressed Sensing)进行研究,并将其引入频谱检测技术中.在BCS算法的基础上,通过进一步减小高斯随机观测矩阵列向量的相关度,实现对观测矩阵的优化,得到一种优化的贝叶斯压缩感知算法(称其为OBCS算法,即Optimized BCS).在MATLAB仿真中,本文提出将数零法作为频谱检测判决规则,并使用BCS和OMP算法作为对照,验证了OBCS算法无论在重构误差、检测概率还是虚警概率等指标上都具有最佳的效果.