[发明专利]一种宽带分布式贝叶斯压缩频谱感知方法

摘要

本发明公开了一种宽带分布式贝叶斯压缩频谱感知方法，该方法应用于认知无线电系统中的宽带频谱占用情况检测，是一种利用贝叶斯压缩感知技术在宽频范围内进行频谱感知的新方法；本发明在分布式多认知用户的频谱检测条件下，考虑贝叶斯参数所服从的实际分布情况，通过引入拉普拉斯分层先验模型，将频谱占用的经验信息融入检测过程中；本发明充分考虑了多个认知用户的协作检测，通过分布式联合重构算法，最大程度地减小了压缩感知带来的重构误差，能快速准确地检测出各子频带的频谱占用情况。

主权项

一种宽带分布式贝叶斯压缩频谱感知方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：J个认知用户针对待测信号进行感知，使信号通过J个AIC转换器，在J个噪声方差向量为的环境下，投影到一组观测矩阵Φ＝[Φ₁,…Φ_j,…Φ_J]上，获得一组感知测量值y＝[y₁,y₂,…,y_J]；步骤2：初始化索引变量l＝0，设置功率谱密度s_j的方差向量的倒数向量在矩阵Φ_j中任意选择一个向量Φ_j,i，在中选β_j,i作为初始原子，并设β_j,i的先验参数步骤3：令其中θ_j,i,p_j,i,q_j,i为计算过程的中间变量；步骤4：判断是否满足条件θ_j,i＞0且将加入拉普拉斯模型，否则执行步骤5；步骤5：判断是否满足条件θ_j,i＞0且对进行更新，否则执行步骤6；步骤6：判断是否满足条件θ_j,i＜0，并将删除拉普拉斯模型，执行步骤7；步骤7：对每一个用户j,j＝[1,…,J]，更新参数方差和均值中间变量和以及参数判断是否满足收敛条件，如不满足则进入下一循环l＝l+1，返回步骤3；步骤8：输出J个均值向量J个方差矩阵根据向均值向量进一步得各用户所测的功率谱，综合各功率谱的值对子频带占用情况分析。