宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：albertleee

【摘要】

：

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题，提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知（PBCS）算法．首先应用层次化的正态分布概率模型

【作者】

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张正浩裴昌幸陈南李虎生杨德鹏

【机构】

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西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室,田纳西大学电子工程与计算机科学系

【出处】

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西安交通大学学报

【发表日期】

：

2011年4期

【关键词】

：

宽带认知无线电网络高斯过程分布式压缩频谱感知模型参数融合 wideband cognitive radio networks Gaussian proc

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针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题，提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知（PBCS）算法．首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构，然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知．有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法，PBCS算法通过模型参数融合来进行协作，能有效减小信噪比低的协作用户的影响，从而提高算法的抗噪性．仿真结果表明，PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0．9、误检概率为

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