基于稀疏重构的认知无线电网络空间维空洞检测
信息论
2018-10-16 v1 网络与互联网体系结构
math.IT
最优化与控制
摘要
本文研究了一种利用压缩感知 (CS) 工具检测 OFDM 系统多输入多输出 (MIMO) 传输中空间维空洞的频谱感知算法。该方法扩展了能量检测器，使其即使在频段已被能量填充的情况下也能检测传输机会。我们表明，由于发射信号可能存在稀疏性，常规 MIMO 解码器（如 MMSE 解码器）无法高效执行上述任务。由于 CS 重构工具考虑了信号的稀疏阶数，它们在检测用户活动方面更为高效。基于 CS 检测器成功的活动检测，我们表明使用 CS 辅助的 MMSE 解码器比单独使用基于 CS 或 MMSE 的解码器能产生更好的性能。我们进行了仿真，以验证使用 CS 检测器进行主用户活动检测的增益，以及在使用 CS 辅助 MMSE 解码器解码主用户信息以供未来中继时的性能增益。
引用
@article{arxiv.1307.6033,
title = {Sparse Reconstruction-based Detection of Spatial Dimension Holes in Cognitive Radio Networks},
author = {Yahya H. Ezzeldin and Radwa A. Sultan and Karim G. Seddik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.6033},
year = {2018}
}
备注
accepted for PIMRC 2013