陈小波，陈红，蔡晓霞

（解放军电子工程学院，合肥230037）

基于压缩感知的分步合作频谱感知方法✴

陈小波，陈红，蔡晓霞

（解放军电子工程学院，合肥230037）

在研究自相关矩阵检测理论的基础上，提出一种采用压缩感知的分步合作频谱感知方法。通过压缩感知将海量采样数据量减小，提取能够有效代表原信号的采样点；通过随机选择参与运算的认知用户及其数量进行合作检测，并反馈有益信息，减少了传统合作检测所有认知用户参与检测带来的运算复杂度。仿真表明该方法提高了频谱检测率，缩短了频谱检测时长，减轻了控制中心负荷，提高了在宽频段进行频谱检测的可行性。

认知无线电；压缩感知；频谱感知；自相关矩阵；分步合作

1 引言

无线通信的发展使得频谱资源日趋短缺，但“频谱短缺”并非频谱本身的缺乏，Berkeley无线研究中心的报告［1］显示，多达70%的频谱资源没有得到充分利用。认知无线电（Cognitive Radio，CR）技术的提出，有效提高了频谱利用率。频谱感知作为CR系统的重要环节，目前方法主要有能量检测、匹配滤波器检测等。2008年，Cardoso等人首先在文献［2］中提出了基于随机矩阵理论的频谱感知算法，随后，Zeng等研究提出了包括协方差绝对值法［3］和最大最小特征值法［4］等的自相关矩阵感知算法。该类方法无需授权信号的先验信息和噪声方差信息，是一种盲检测算法，检测效果较好，但是计算复杂度高。本地感知方法由于存在多径衰落、遮蔽、隐蔽终端等问题，检测结果存在不确定性，严重影响算法的可靠性以及频谱感知性能。……