压缩频谱感知参数对主用户行为估计影响的评估
信号处理
2022-05-20 v1
摘要
随着物联网（IoT）技术的部署，对无线电频谱的需求日益增长。认知无线电（CR）是最有前景的解决方案之一，可通过利用频谱欠利用产生的频谱空洞，为 IoT 次级用户提供机会式频谱接入。CR 需频繁感知频谱以避免对主用户（PUs）造成干扰。压缩频谱感知技术因降低了对高速模数转换器的需求、减少了 CR 的复杂性与能耗，在宽带频谱感知中受到越来越多的关注。为提升频谱感知性能，研究者提出将 PU 频谱使用信息纳入频谱感知过程。频谱使用信息可通过导频信号、地理定位数据库或评估既往频谱感知结果获得。本文研究压缩感知参数即压缩比、感知周期与感知时长对主用户行为统计估计的影响。相比采用奈奎斯特率采样的传统频谱感知，我们使用压缩频谱感知在节省 40% 采样率的同时实现了对主用户行为的准确估计。
引用
@article{arxiv.2205.09708,
title = {Evaluation of the Effects of Compressive Spectrum Sensing Parameters on Primary User Behavior Estimation},
author = {Ahmed A. Tawfik and Mohamed F. Abdelkader and Sherif M. Abuelenin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.09708},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 4 figures