一种用于认知无线电的新型亚奈奎斯特多频带信号检测算法
信号处理
2018-02-13 v1
摘要
宽带频谱感知（WSS）是认知无线电的一项关键技术。然而，采样率仍是 WSS 的瓶颈。已有若干亚奈奎斯特感知方法被提出。这些技术在低信噪比（SNR） regime 下性能恶化或承受高计算复杂度。在本文中，我们提出一种基于多余弦（MC）采样的新型亚奈奎斯特 WSS 方法。我们设计了一种简单的 SNR 鲁棒且低复杂度的多频带信号检测算法。特别地，所提方法不同于常用的基于能量检测（ED）、匹配滤波（MF）或循环平稳检测（CD）的检测算法。我们利用非零频率位置与算术移位下采样信号的 DFT 之间的线性递推关系。这些关系可由一系列所谓的频率定位多项式（FLPs）唯一表示。该关系的标量对应于子信号的带宽。基于此，我们提出了一种针对稀疏多频带信号的检测器以及估计载频和带宽的方法。该检测器不需要关于感兴趣信号频率位置的先验知识。此外，在稀疏情况下，与 CD 相比它具有更低的样本和计算复杂度。实验结果表明，该检测器在亚奈奎斯特 regime 下优于 ED，尤其在低 SNR 下。
引用
@article{arxiv.1802.03897,
title = {A Novel Sub-Nyquist Multiband Signal Detection Algorithm for Cognitive Radio},
author = {Kai Cao and Peizhong Lu and Yan Zou and Lin Ling},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.03897},
year = {2018}
}
备注
This work is to be submitted to the journal IEEE Transactions on Signal Processing