稀疏频谱感知BigBand算法阈值选择研究
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1.上海大学通信与信息工程学院 上海 200072; 2.中国科学院上海微系统与信息技术研究所 上海 200050

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通讯作者:

中图分类号:

TN911.6

基金项目:

上海市科技创新行动计划(16DZ1200900)资助项目


Research on the threshold selection of BigBand sparse spectrum sensing algorithm
Author:
Affiliation:

1. School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072,China; 2.Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology in Chinese Academy of Science, Shanghai 200050, China

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    摘要:

    根据奈奎斯特采样定理,实时感知GHz数量级宽的频率,需要GHz以上的高速AD转换器。由于价格、功耗的限制,实际应用中较难实现。基于稀疏频谱感知的BigBand算法,针对环境中信号稀疏的情况下,通过多个50 MHz的AD转换器可以还原出0.9 GHz宽的频谱。本文针对稀疏频谱感知的BigBand算法中的阈值进行研究,通过对噪声的参数的统计特征进行理论分析,提出一种基于最先检测信号强度的概率密度的阈值设定方法,为稀疏频谱感知BigBand算法的实际应用提供了技术支撑。

    Abstract:

    According to the Nyquist sampling theory, it is necessary to have ADCs of capability of GHz sampling speed to sense the spectrumof GHz bandwidth in real time. But this is not possible with the limitations of budget and energy consumption. The BigBand sparse spectrum sensing algorithm, targeting to the sparsity of signals, is capable of sensing 0.9 GHz wide spectrumusing several 50 MHz low speed ADCs. In this paper, the threshold for eliminating out the noise is researched, by using the statistical parameters of noise. A threshold calculating method is proposed, supporting the implements of BigBand algorithm in practices.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

樊楷,金彦亮,熊勇.稀疏频谱感知BigBand算法阈值选择研究[J].电子测量技术,2017,40(7):141-154

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  • 在线发布日期: 2017-08-15
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