宽带频谱压缩感知与自适应分配算法

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61173012
项目类别：
面上项目
资助金额：
56.0万
负责人：
曾凡仔
依托单位：
湖南大学
学科分类：
F0204.计算机系统结构与硬件技术
结题年份：
2015
批准年份：
2011
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-01-01 至2015-12-31

项目参与者：
曾庆光；李蕊；肖竹；肖玲；张伟；李芳华；付彬；
关键词：
压缩感知频谱分配循环平稳认知无线电频谱感知

项目摘要

频谱感知与分配是认知无线电技术中关键问题。压缩感知是一种稀疏或可压缩信号的信号重建技术。由于认知无线电所分析是宽带，稀疏的频谱信号，因此本项目拟在压缩感知框架下，研究认知无线电中的宽带频谱感知与频谱分配问题，希望在频谱感知与频谱分配方面有所创新。具体研究内容与目标是：研究单用户宽带频谱感知技术，拟提出对噪声鲁棒、考虑信号稀疏特性的压缩宽带频谱检测算法；研究两种稀疏信号模型下的分布式合作宽带频谱感知技术，拟提出共同稀疏信号模型下的基于交替方向乘子法与Consensus技术的分布式合作频谱感知算法及考虑网络中主用户与认知用户共同传输时的分布式合作频谱感知算法，有望提高频谱感知算法对网络失效的鲁棒性并降低通信与计算代价；研究基于压缩感知与循环平稳的宽带频谱感知算法，有望降低频谱感知的计算开销；研究波形生成技术以及宽带频谱分配问题，拟提出灵活快速的自适应波形生成及基于压缩感知的动态频谱分配算法。

结项摘要

日益增长的频谱需求和有限的频谱资源之间的矛盾，成为制约无线通信发展的主要因素之一。作为解决这一矛盾的手段，认知无线电技术使得网络具有认知周围环境的能力，并能根据周围环境的变化智能地自适应环境的动态变化，从而有效提高频谱效率、降低网络运营成本、增强网络抗干扰能力。而频谱感知是认知无线电的前提，需要先通过频谱感知去获取当前无线电环境中的频谱空洞，认知无线电才有可能得到资源进行信息传输与网络管理；频谱分配则是根据一定规则把频谱感知获得的频谱空洞分配给需要的认知节点，然后认知节点则在此频谱上进行数据传输。因此频谱感知与分配是认知无线电的关键环节。项目围绕这两个关键问题进行了系统的研究，取得了如下研究成果：.针对频谱感知问题，提出了一种多跳合作认知无线电网络中的分布式压缩频谱感知算法；多速率采样的宽带合作频谱感知算法；带能量收集的多用户频谱感知算法以及一种基于首要信道半双工的无线认知传感器网络广播协议。针对认知无线电的频谱分配问题，提出一种认知无线网络中的基于信任与多臂赌博机的信道选择算法，提高了频谱利用率；相关阴影衰落信道下合作感知节点选择算法；一种基于信道特性与节点数据的频谱分配算法以及车载自组织网络频谱分配算法。