近年来各种无线通信业务的迅猛发展,频谱资源显得愈加紧张。认知无线电采用动态频谱接入技术,主动寻找并使用未被占用的授权频谱资源,解决了当前固定频谱分配制度造成的频谱资源利用率不足的问题。
　　频谱感知是认知无线电的关键技术,体现了认知的本质问题。由于认知无线电大多数工作在较宽的频带范围内,传统的窄带信号检测技术应用在宽带频谱感知中存在局限性,需要进一步研究检测算法来满足对感知实时性和可靠性的要求。高效的宽带频谱感知能力是认知无线电应用的前提,所以本文针对这个问题进行了深入研究。
　　首先,介绍了认知无线电的基本概念和其关键技术,并总结归纳了目前频谱感知在国内外的研究现状。介绍了频谱感知技术的主要检测方法:接收机检测、发射机检测和协作频谱感知等,并重点研究了循环谱检测法。循环谱检测具有抗噪声和干扰能力强的特点,比传统功率谱密度函数具有更多的信号信息,能有效区分信号和噪声。通过MATLAB仿真分析,验证了循环谱检测法的抗噪声的性能。
　　传统信号检测方法在宽带信号检测应用中存在采样率高等问题,而压缩感知技术可以有效降低信号采样速率,缓解了A/D器件和DSP处理器的压力。快速、准确的实现信号重构是压缩感知中的关键环节,本文提出了一种基于混合优化算法的SL0压缩感知重构算法,通过引入数值优化理论中的混合优化的思想,即结合最速下降法和修正牛顿法,克服了SL0算法中最速下降法存在的“锯齿现象”。该算法利用了最速下降法对初始点要求不高且初始步长较大的特点,为修正牛顿法提供了较好的初始点,然后转入修正牛顿法迭代,算法重构精度高、重建时间短。仿真结果也验证了该算法具有良好的性能,和理论分析相一致。
　　考虑到现实中频谱利用率不足,在时间、频率等维度上,频谱占用具有稀疏性,并且频谱占用状态呈现慢变的特点,本文提出了一种基于差分循环谱的宽带压缩频谱感知方法。该方法利用了宽带信号在循环谱上的稀疏性,从压缩采样信号中直接恢复出检测信号的循环谱,通过检测差分信号代替检测原采样信号完成频谱占用状态估计,降低了信号的稀疏度,实现了低采样率下的宽带频谱感知。仿真实验结果表明本文提出的方法在低信噪比环境下具有较高的检测概率,并且基于峭度的谱峰检测稳定性好,对时变噪声具有较好的鲁棒性。