基于壓縮感知的非重構(gòu)頻譜感知算法研究
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.3單用戶檢測(cè)模型示意圖
3.2基于壓縮感知的非重構(gòu)單門限下的系統(tǒng)模型及算法基于壓縮感知的頻譜感知研究多是要重構(gòu)出原始信號(hào),而重構(gòu)的精確度卻直接影響到頻譜檢測(cè)的效果,并且我們所關(guān)心的并不是重構(gòu)后的信號(hào),需要的只是判斷授權(quán)用戶的存在與否,因此并不需要完整的信號(hào)重構(gòu)。3.2.1單用戶模型單用戶檢....
圖3.8接收信號(hào)的時(shí)域和頻域圖
基于非重構(gòu)壓縮感知的終端管制區(qū)高精度頻譜感知算法研究34(a)時(shí)域圖(b)頻譜圖圖3.8接收信號(hào)的時(shí)域和頻域圖將信號(hào)首先進(jìn)行QPSK信號(hào)調(diào)制,然后按照第二章中討論的優(yōu)化測(cè)量矩陣算法,基于DCT稀疏字典對(duì)高斯隨機(jī)矩陣進(jìn)行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的測(cè)量矩陣提取壓縮測(cè)量值,并求取其能量值作為決....
圖4.2一維卷積過程示意圖
基于非重構(gòu)壓縮感知的終端管制區(qū)高精度頻譜感知算法研究44因此,本節(jié)著重介紹這些操作并簡(jiǎn)明闡述CNN的優(yōu)勢(shì)。基于信號(hào)處理中的需求,構(gòu)建一維卷積核,基本的公式表示為:f(x)g(x)f()g(x)=(4-1)其中,f(x)和g(x)表示積分的函數(shù),在(,)區(qū)間上對(duì)積分,自變量是x。在....
圖4.724種調(diào)制類型的時(shí)域圖樣例
基于非重構(gòu)壓縮感知的終端管制區(qū)高精度頻譜感知算法研究50OQPSK。這一類的信號(hào)基本上在高信噪比先完成相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù),信息密度相對(duì)較低,并且在衰落信道中常見到的調(diào)制方式;另一種稱為“難度”的數(shù)據(jù)集,包含全部的24種調(diào)制類型:OOK,4ASK,8ASK,BPSK,QPSK,8PSK....
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