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Joint compressive spectrum sensing scheme in wideband cognitive radio networks
  • ISSN号:1671-7775
  • 期刊名称:《江苏大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TN929.5[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] TN914.42[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, P. R. China
  • 相关基金:Project supported by the National Fundamental Research (Grant Nos.2009CB3020402,2010CB731803); the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos.60702046,60832005,60972050,60632040); the Natural High-Technology Research and Development Program of China (Grant Nos.2007AA01Z267,2009AA01Z248,2009AA011802)
中文摘要:

在这份报纸,在认知无线电联网的宽带察觉到计划的一个分布式的压缩系列被调查。analog-to-information 变换器(AIC ) RF 前端采样结构被建议它为宽带光谱信号采样使用平行的低率类似物到数字变换(模数转换器) 和更少存储单位。建议计划使用 distritbutedly 通过 AIC 收集压缩样品的多重低率 congitive 收音机(CR ) 并且联合恢复信号光谱。一个一般联合稀少模型在这种情形被定义,与基于同时的直角的匹配追求(S-OMP ) 的一个通用恢复算法一起。数字模拟证明这个算法在另外的存在模型下面胜任地在这个模型和工作下面超过当前的存在算法。

英文摘要:

In this paper,a distributed compressive spectrum sensing scheme in wideband cognitive radio networks is investigated.An analog-to-information converters(AIC) RF front-end sampling structure is proposed which use parallel low rate analog to digital conversions(ADCs) and fewer storage units for wideband spectrum signal sampling.The proposed scheme uses multiple low rate congitive radios(CRs) collecting compressed samples through AICs distritbutedly and recover the signal spectrum jointly.A general joint sparsity model is defined in this scenario,along with a universal recovery algorithm based on simultaneous orthogonal matching pursuit(S-OMP).Numerical simulations show this algorithm outperforms current existing algorithms under this model and works competently under other existing models.

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期刊信息
  • 《江苏大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江苏省教育厅
  • 主办单位:江苏大学
  • 主编:袁寿其
  • 地址:江苏省镇江梦溪园巷30号
  • 邮编:212003
  • 邮箱:xbbj@ujs.edu.cn
  • 电话:0511-84446612
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-7775
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1668/N
  • 邮发代号:28-83
  • 获奖情况:
  • 原“机械电子部优秀科技期刊二等奖,江苏省高校学报优秀期刊一等奖,江苏省优秀科技期刊奖,江苏省期刊方阵优秀期刊,华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:8727