一种用于频谱感知的主动序贯 Xampling 检测器

使低功耗无线设备在高载波下采用奈奎斯特采样是不可行的。在频谱感知中，这一限制要求一种能够快扫不同频带的模拟前端，以便机会性地利用可用频谱。本文提出一种新框架，允许优化亚奈奎斯特采样前端，以结合最优序贯感知与压缩频谱感知（Compressive Spectrum Sensing, CSS）的优势。我们提出的感知策略被表述为一个序贯效用优化问题。效用函数随测量次数（为决策累积的）线性递减，并随信号分量二元状态的函数递增。该优化选择要混合的子带的最佳线性组合，以累积最大效用。效用的结构代表了探索、利用与误判风险之间的权衡，这是频谱感知问题的特征。我们首先给出模拟前端架构，然后将测量模型映射到本文其余部分提出并分析的抽象优化问题。我们刻画了在感知矩阵约束下的最优策略，并推导了贪婪方法的近似因子。数值仿真展示了将机会频谱感知与亚奈奎斯特采样相结合的好处。