【摘 要】
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在认知无线电中,传统的循环平稳特征检测技术为了达到理想的感知效果,需要大量的数据采样点,导致其感知过程复杂度大,感知时间长.针对此问题,提出了一种基于压缩感知的改进循
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,中科院上海高等研究院新媒体无线技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61401440）,“面向感知中国的新一代信息技术研究”先导专项（XDA06010301）,上海市国际科技合作基金项目（14510722300）
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在认知无线电中,传统的循环平稳特征检测技术为了达到理想的感知效果,需要大量的数据采样点,导致其感知过程复杂度大,感知时间长.针对此问题,提出了一种基于压缩感知的改进循环平稳特征检测方法,该算法利用信号循环自相关函数（Cyclic Autocorrelation Function,CAF）的稀疏特性,基于分段平均的时变自相关函数估计值,通过压缩感知技术重构二维CAF矩阵,再根据重构结果实现循环平稳特征检测.该方法不仅可有效降低计算复杂度和检测时间,而且提高了二维CAF的估计精度.仿真结果表明该方法的检测性能
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