最近有关压缩感知的研究有很多，这是关于压缩算法中的一个，希望能对相关学习者有帮助
在保障主用户通信不受干扰的前提下,合理分配感知系统时隙,最大限度地增大认知网络吞吐量,提出优化方案,在考虑无线瑞利信道和一定错误率的报道信道条件下,对采用p次方检测器的协作频谱感知网络联合优化,得出p
在高斯噪声背景假设条件下,能量检测的频谱感知性能最优且易于工程实现,但在非高斯噪声背景下,其感知性能大大下降甚至无效。针对这一问题,利用对消处理方法来提高能量检测在非高斯噪声下的频谱感知性能,通过将检
利用MATLAB完成了基于M2M4的频谱感知算法仿真，包括多种调制信号，BPSK、QPSK、8PSK、MSK、QAM等
为提高认知无线电的频谱感知性能,提出一种联合信任度与信噪比的自适应协作频谱感知算法。该算法通过信噪比估计和信噪比比较获取各认知用户的初始信任度值,自适应地调整信任度、参与度、判决门限等参数以实现算法最
针对传统频谱感知方法应用于宽带频谱感知时存在采样率过高的现象,提出一种基于稀疏傅里叶变换的采用奈奎斯特采样进行宽带信号频谱感知的方法。该算法在频谱分布稀疏时具有极低的误判率,并在频谱占用率增加时,提出
针对认知无线电网络中协作频谱感知使能耗增加而降低网络寿命的问题,提出了一种双阈值能量检测的协作频谱感知方案。利用基于双阈值的能量检测方法最大化网络吞吐量,使能耗低于一个阈值同时保护主用户不受次用户的干
认知无线电技术作为解决当前频谱利用率低下这一问题的有效手段,已成为无线电发展的一个新的里程碑。频谱感知作为实现认知无线电的首要任务,主要涉及物理层的信号检测与处理以及链路层的控制与优化。文中对频谱感知
在协作频谱感知中，当信道经历衰落和阴影时，各用户的感知性能会有不同程度影响，某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能。同时参与协作的用户数越多，认知传感器网络面临的问题越大。为了解
传统能量检测不能对低信噪比条件下的信号进行准确感知，容易造成误判。为了提高在低信噪比条件下的频谱感知性能并缩短感知时间，结合循环特征检测具有较高的检测性能和鲁棒性但计算复杂度高的特点，提出了基于信噪比
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