论文部分内容阅读
由于信号的稀疏度通常未知，因此需要按照样本数的上限进行采样．为了解决这个问题，提出一种稀疏阶数估计的方法压缩频谱感知宽带认知无线电通信技术，该技术采用一种统计学习的方法在稀疏信号恢复以前，利用极少的样本数据估计出信号的稀疏阶数．采用极少部分样本估计出宽带谱的稀疏阶数，然后根据估计的稀疏阶数调整所采集的样本数．采用这种方法能够自适应的调整数据获取量，从而减少数据获取代价而不会降低感知性能．