[发明专利]认知无线网络中基于自适应测量的贝叶斯压缩宽带频谱检测方法有效
| 申请号： | 201210331987.6 | 申请日： | 2012-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN102833020A | 公开（公告）日： | 2012-12-19 |
| 发明（设计）人： | 许晓荣;包建荣;姜斌;陆宇;骆懿 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | H04B17/00 | 分类号： | H04B17/00 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 周希良;徐关寿 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了认知无线网络中基于自适应测量的贝叶斯压缩宽带频谱检测方法，根据大量认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构，感知数据映射到小波基进行稀疏变换，通过计算小波域信号的能量子集，选取最大能量子集作为测量矩阵行向量，并对该行向量进行正交化构造测量矩阵，形成自适应测量，并使其满足约束等距性质；认知基站通过稀疏贝叶斯回归模型中的相关向量机模型对认知用户感知的宽带频谱进行重构恢复与宽带频谱检测。结果表明，结合自适应测量的贝叶斯压缩宽带频谱检测具有比正交匹配追踪重构算法具有更好的检测性能，它对于认知无线网络中存在多个认知节点时的宽带频谱感知与感知信号的稀疏重构具有实际的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 认知 无线网络 基于 自适应 测量 贝叶斯 压缩 宽带 频谱 检测 方法 | ||
【主权项】：
认知无线网络中基于自适应测量的贝叶斯压缩宽带频谱检测方法，其特征在于：根据大量认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构，感知数据映射到小波基进行稀疏变换，通过计算小波域信号的能量子集，选取最大能量子集作为测量矩阵行向量，并对该行向量进行正交化构造测量矩阵，形成自适应测量，并使其满足约束等距性质；认知基站通过稀疏贝叶斯回归模型中的相关向量机模型对认知用户感知的宽带频谱进行重构恢复与宽带频谱检测。
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