基于自相关矩阵重构的压缩频谱感知方法技术

本发明专利技术提出了一种基于自相关矩阵重构的压缩频谱感知方法，主要解决现有感知算法采样速率高和计算开销过大的问题。其实现方法是：次级用户对频谱环境利用压缩感知获得观测序列，并利用观测序列的自相关矩阵重构出奈奎斯特采样序列的自相关向量，以此得到奈奎斯特采样的自相关矩阵估计值；之后采用多信号分类MUSIC算法，根据自相关矩阵估计值的特征值得到被占用信道数目的估计值；根据特征值和占用信道数目的估计值构造特征谱，并根据各个信道上特征对应谱幅值相加所得和值，判断出各个被占用信道的标号。本发明专利技术能够降低次级用户接收机的采样速率，重构端算法复杂度低，可用于认知无线电系统中快速判断频谱占用情况。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于自相关矩阵重构的压缩频谱感知方法，包括如下步骤：（1）次级用户对频域稀疏的宽带模拟信号进行压缩采样：（1a）次级用户利用数模转换器ADC对模拟信号进行奈奎斯特采样，得到N×1维采样序列x[k]，其中k取正整数，N表示模拟信号频段上的信道总数；（1b）生成M×N维观测矩阵Φ，并利用观测矩阵Φ对采样序列x[k]进行压缩采样，得到M×1维观测序列y[k]，其中观测矩阵Φ是一个高斯随机矩阵，2N-1<M<N;（2）估计观测序列y[k]的自相关矩阵Ry，并对该自相关矩阵Ry做向量化处理，得到M2×1维向量vec(Ry)；（3）利用步骤（1）中的观测矩阵Φ，构造重构矩阵Θ；（4）估计采...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵林靖，文璐，李钊，张文柱，刘勤，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：