[发明专利]一种亚奈奎斯特采样前端的全盲频谱感知方法有效
| 申请号： | 202111352693.7 | 申请日： | 2021-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN114244458B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 马慧;王江;解永生;袁晓兵 | 申请（专利权）人： | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;H04B17/336 |
| 代理公司： | 上海泰博知识产权代理有限公司 31451 | 代理人： | 钱文斌 |
| 地址： | 200050 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 亚奈奎斯特 采样 前端 频谱 感知 方法 | ||
1.一种亚奈奎斯特采样前端的全盲频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采用模型阶选择技术从亚奈奎斯特压缩采样矩阵的有限样点自相关矩阵中估计出被占用的子频带个数；具体包括以下子步骤：
(11)计算亚奈奎斯特压缩采样的自相关矩阵其中，r为一个感知周期内的快拍数量，Y为所有亚奈奎斯特压缩采样点构成的矩阵，YH为矩阵Y的共轭矩阵；
(12)计算自相关矩阵RY的奇异值分解，记作RY＝UΣVH，其中，U为酉矩阵；VH为矩阵V的共轭矩阵，且为酉矩阵；Σ为对角矩阵，其对角元素为自相关矩阵RY的奇异值λi，1≤i≤m；
(13)通过估计出被占用的子频带个数其中，m为调制宽带转换器的并行通道数，c为常数；
(2)根据估计出的子频带个数对支撑集恢复算法的参数进行调整，并利用调整后的支撑集恢复算法得到支撑集；所述支撑集恢复算法为正交匹配追踪算法或压缩感知MUSIC算法；
(3)根据所述支撑集输出频谱感知结果。
2.根据权利要求1所述的亚奈奎斯特采样前端的全盲频谱感知方法，其特征在于，所述支撑集恢复算法为正交匹配追踪算法时，使用估计出的子频带个数作为所述正交匹配追踪算法的迭代次数。
3.根据权利要求1所述的亚奈奎斯特采样前端的全盲频谱感知方法，其特征在于，所述支撑集恢复算法为压缩感知MUSIC算法时，使用估计出的子频带个数作为所述压缩感知MUSIC算法的映射集合的取值个数。
4.根据权利要求1所述的亚奈奎斯特采样前端的全盲频谱感知方法，其特征在于，所述亚奈奎斯特采样前端的接收SNR≥-4dB。
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