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摘要:
针对认知无线电网络中单节点的宽带压缩频谱感知算法检测准确性低、实时性差的缺点,提出了基于多测量向量块稀疏贝叶斯学习-快速边缘似然函数最大化(MBSBL-FMLM)的宽带协作频谱感知算法。该算法采用分布式压缩感知(DCS)系统进行多节点协作检测,以降低单节点检测带来的多径衰落、阴影衰落等不利影响;另外,融合中心结合多测量向量(MMV)模型和宽带信号的块稀疏结构得出多测量向量块稀疏贝叶斯学习(MBSBL)框架,并利用快速边缘似然函数最大化(FMLM)方法进行快速参数估计。数值分析表明,基于MBSBL-FMLM算法的检测概率、归一化均方误差、检测时耗均优于SOMP算法。
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文献信息
篇名 基于MBSBL-FMLM的宽带协作频谱感知算法
来源期刊 桂林电子科技大学学报 学科 工学
关键词 认知无线电 频谱感知 MBSBL FMLM方法
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 196-201
页数 6页 分类号 TN929.5
字数 3650字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖海林 桂林电子科技大学信息与通信学院 80 336 9.0 13.0
2 胡静 桂林电子科技大学信息与通信学院 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
认知无线电
频谱感知
MBSBL
FMLM方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
桂林电子科技大学学报
双月刊
1673-808X
45-1351/TN
大16开
广西桂林市金鸡路1号
1981
chi
出版文献量(篇)
2598
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1
总被引数(次)
11679
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