导读:本文包含了频谱压缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:认知无线电,频谱检测,压缩感知,非重构
频谱压缩论文文献综述
沈振惠,毛祥芳[1]（2019）在《基于压缩感知的非重构频谱检测方法》一文中研究指出本文基于压缩感知理论利用随机矩阵在时空域对CR用户接收到的授权用户信号进行压缩采样得到观测数据,然后直接对观测数据进行数据处理和分析,设计出一种非重构频谱检测方法。仿真结果表明,该方法的可行性,且具有计算复杂度低和检测性能稳定的优点。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年21期）
李琼,刘小波[2]（2019）在《基于压缩感知的通信信号频谱检测方法》一文中研究指出频谱感知是无线通信网络中提高频谱利用率的关键。针对现有通信信号频谱检测方法抗噪性低的问题,文中提出一种基于压缩感知的频谱检测方法。该方法首先利用压缩感知理论对通信信号的宽频带进行稀疏采样,其次采用改进的平滑范数重构算法对信号循环谱进行重构,提高了信号循环谱的重构性能,最后在循环谱域实现频谱检测。仿真实验结果表明,改进的平滑范数重构算法对信号的重构精度优于正交匹配追踪算法,压缩感知信号频谱检测算法的抗噪性优于传统能量检测算法。(本文来源于《信息技术》期刊2019年10期）
李倩[3]（2019）在《认知网络中基于压缩感知的宽带频谱检测改进机制》一文中研究指出在低信噪比,尤其是非高斯噪声情况下,设计认知网络中快速、准确的频谱检测机制是一个巨大挑战。当前主流的宽带频谱检测机制中,分段检测需要较长的检测时间;合作检测需要中心控制点,节点间信息交互的开销较大;基于压缩感知的频谱检测一般要求信号具有稀疏性且复杂度仍较高。本文在非高斯噪声环境下,针对信道分布不确定、频谱空洞少的场景,提出了一种基于柯尔莫哥罗夫—斯米尔诺夫(kolmogorov-smirnov)检验的二级宽带频谱检测机制,该机制可以检测任意给定数目(小于实际频谱空洞数)的频谱空洞,自适应调整在不同信道上的检测开销,以提高频谱检测的效率,扩展宽带频谱检测的应用范围。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年09期）
刘赟,王元琛,成风毅[4]（2019）在《基于压缩检测的宽带频谱感知》一文中研究指出频谱感知是认知无线电的一项关键技术,它的主要功能在于检测可供认知用户使用的频谱空穴,同时监测主用户信号活动情况,保证主用户再次使用频谱时,认知用户能够快速退出相应频段。针对宽带频谱感知中的信道占用情况监测部分,提出一种不需要频谱估计的检测方法。首先,将信号输入至一定数量(远小于信道个数)的滤波器中。随后,利用滤波器输出的能量测量值进行信道重建。最后,设定观测门限,输出认知结果。仿真结果显示该方案可以显着提升检测性能。(本文来源于《通信技术》期刊2019年08期）
李泽丽[5]（2019）在《基于硫族化物波导非线性的频谱展宽与压缩的研究》一文中研究指出近年来,硅基光子学因在全光通信网络的发展中有着不可替代的作用而引起了人们极大的研究兴趣。利用硅基波导的非线性可以展宽或者压缩频谱,这为我们获取中红外超连续谱和窄线宽光源提供了有效的方法。目前,利用光纤介质产生超连续谱和频谱压缩的方案需要较长的光纤长度和较高的泵浦峰值功率,这些不利于光子集成和系统稳定性。本文设计了几种结构简单的硫族化物波导,研究了中红外波段超连续谱产生和频谱压缩的非线性动态。一方面,深入研究了产生高相干、倍频程超连续谱的条件与影响因素。另一方面,实现了基于自相位调制效应的预置负啁啾脉冲谱压缩和光谱绝热压缩的频谱压缩方案。相关工作及创新成果如下:1.介绍了硫族化物的基本特性及研究现状,分析了中红外超连续谱的研究成果,讨论了几种频谱压缩方案。2.推导了非线性介质中的脉冲传输方程,即广义非线性薛定谔方程,并给出了该方程的两种普遍数值解法。分别讨论了非线性和色散这两种效应对在非线性介质中传输的光脉冲所产生的影响。3.研究了利用波导非线性使频谱展宽的现象,设计了一种脊型悬臂梁结构的硫族化物(As2Se3)波导,研究了其色散参量随波导结构参数的变化关系,通过仿真给出了该波导的最优参数值。分别研究了泵浦波长、峰值功率、脉冲宽度和波导长度对产生中红外超连续谱的影响。仿真结果表明:在泵浦波长为3.3 μm,峰值功率为900 W,脉冲宽度为100 fs,波导长度为0.87 mm时,产生的超连续谱在-40 dB下谱宽的范围为1.76～14.42 μm,达到了3个倍频程。进一步讨论了不同随机噪声水平对超连续谱相干性的影响。最后研究了基于超连续谱的光频梳产生。4.研究了利用波导非线性使频谱压缩的两种方案。为了利用自相位调制效应对预置负啁啾脉冲实现频谱压缩,设计了一种脊型As2S3波导,当在2.05 μm处泵浦时,利用长度为6.6 mm的波导,实现了压缩比为27.32的压缩效果。为了利用光谱绝热压缩实现频谱压缩,设计了一种脊型As2S3锥型波导,其色散参量随波导宽度的变化呈指数递增。当在1.74μm处泵浦时,利用长度为10 cm的锥型波导实现了压缩比为3.62的压缩效果。本文利用硫族化物波导在中红外波段良好的光学特性,仿真研究了高相干、倍频程超连续谱产生和高效频谱压缩的非线性动态。相关研究成果有助于获取片上中红外宽带光源和窄线宽光源,从而积极地推动硅基非线性光子学的研究与发展。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-31）
赵杨,尚朝轩,韩壮志,韩宁,解辉[6]（2019）在《分数阶傅里叶和压缩感知自适应抗频谱弥散干扰》一文中研究指出频谱弥散(SMSP)干扰与线性调频雷达信号之间存在大量的时频域耦合,干扰效能突出。该文提出一种信息域的抗SMSP干扰的信号处理算法,根据SMSP干扰信号的形式与特点,通过自适应改变压缩感知的干扰基字典,同时匹配雷达信号与干扰信号的调频率,构建压缩感知求解模型并基于凸优化算法完成信号重构,最终实现干扰信号的识别及雷达信号的提取。该算法中冗余字典的构造采用了Pei型分数阶傅里叶快速分解方法,不需要反复对信号进行时频域解耦,并且迭代次数较少,运算效率较高。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年05期）
胡祝华[7]（2019）在《认知无线电宽带频谱压缩感知算法研究》一文中研究指出频谱是一种不可再生的稀缺性战略资源,随着5G技术及下一代无线通信网络的快速发展,固定频谱分配策略导致的频谱资源利用率低下与频谱资源紧缺之间的矛盾日益尖锐。近年来随着认知无线电技术和压缩感知技术的飞速发展,基于调制宽带转换器(Modulated Wideband Converter,MWC)的宽带频谱压缩感知技术得到了广泛的研究。这些研究对一个极宽频率范围内的空闲频谱检测提供了可行的技术方案,从而为下一代超致密、超大容量通信实现频谱资源的共享利用,及满足更多的宽带新兴业务需求提供了可能。本论文以压缩感知理论为基础,从频谱感知精度、先验信息挖掘、硬件复杂度、信道建模、及可靠感知等几个研究点出发展开研究,主要的研究工作包括以下几个部分:(1)MWC可对稀疏宽带模拟信号进行欠奈奎斯特采样,并实现支撑集的精确重构。然而,现有SOMP重构算法不仅需要信号的稀疏度先验信息,而且在所需通道数和重构性能上还有较大的改进空间。针对这些问题,本文将SwSOMP算法应用于MWC的CTF模块中,一方面,该算法通过弱化参数和内积最大值构建原子选取标准,一次可以选取多个原子,从而可以提高最相关原子选取的准确性;另一方面,算法不需要模拟信号的先验稀疏度信息,可在半盲状态下重构信号的频带支撑集。仿真实验结果表明:与SOMP重构算法相比,基于SwSOMP的MWC频谱感知系统可以更少的通道数和较低的信噪比实现信号支撑集的高概率重构,同时该重构方案也可以提高信号可重构频带数。(2)基于MWC的重构框架可以实现支撑集的重构,然而现有多数MWC的重构算法除了需要事先知道信号稀疏度先验信息外,在低信噪比或信噪比波动时算法不具备支撑集元素选择的自适应判决能力,且算法的容错能力也有待提高。针对这些问题,提出了一种基于奇异值分解的自适应全盲宽带频谱感知性能提升(Adaptive and Blind Reduced MMV Boost,ABRMB)框架。算法首先利用奇异值分解所反映出的信号内在特征属性,估计出信号噪声强度和信号的稀疏度,从而可以自适应的设定判定阈值;然后,在算法的求解器中,通过最优邻域选择方法提升框架重构的容错能力。实验结果表明,与ReMBo和RPMB算法相比,在噪声强度和稀疏度均未知的情况下,本文提出的框架及求解器可以有效的提高系统的重构成功概率;当硬件通道数相同时,可重构的信号的频带数更多;另外,提出的框架所需的最小采样率更低,并且具有更低的支撑集势的逼近误差。(3)在协作式频谱感知中,为了提高频谱感知的精度,融合中心从感知节点上报的采样结果和构建的观测矩阵中恢复频谱支撑。然而,由于MWC的并行结构,基于MWC结构的协作式感知具有极高的硬件复杂度;另外,现有方案针对支撑集元素的选取没有考虑噪声强度影响,且在进行信号支撑集重构的迭代操作中需要信号稀疏度的先验信息。针对这些不足,本文提出了一种基于递进支撑集选择的自适应分布式MWC(Progressive Support Selection Based Self-adaptive Distributed MWC.PSS-SaDMWC)宽带频谱感知方案。在该方案中,并行的硬件采样通道分散在各协作的次用户(SUs)中;在融合中心,提出的PSS-SaDMWC方案将执行更为准确的噪声强度估计和稀疏度估计;同时针对感知中的中继信道建立传输损耗模型,并讨论了信道衰落增益对频谱感知性能的影响。更重要的是,在低信噪比下,该方案采用了一种基于递进操作的支撑集选择策略来降低宽带频谱感知的漏检概率。仿真结果表明,与传统的单重构算法的支撑集方案相比,在不增加计算成本,并减少硬件复杂度的情况下,提出的方案具有更高的支撑集恢复成功率、更低的系统采样率和更强的时变支撑集恢复能力。(4)针对如何实现快速、安全和可靠的宽带频谱感知技术所面临的挑战,本文提出了一种新的非重构序贯压缩宽带频谱感知(Non-reconstructed Sequential Compressed Wideband Spectrum Sensing,NSCWSS)算法。首先,算法针对感知信道进行建模,并考虑了衰落对频谱感知的影响;其次,该算法使用基于历史记忆和信誉度的序贯频谱感知技术来确保算法的可靠性;接着,该算法采用无需重构的压缩感知策略,降低了算法的计算复杂度。采用集中协作式频谱感知算法的仿真结果表明,在保证一定检测概率的条件下,该算法有效地减少了信号重构的计算复杂度,降低了宽带频谱感知的采样次数。同时,在协作式认知宽带通信场景中,该算法针对SSDF的攻击实现了更好的防御。综上所述,本文针对宽带频谱感知研究中的关键挑战性问题,在实际感知环境中,基本达到了以更高的感知精度、更多的可重构频带数、更少的采样通道数、更低的系统采样速率、更可靠的感知策略进行宽带频谱感知的目标。(本文来源于《海南大学》期刊2019-05-01）
马浩然[8]（2019）在《频谱监测数据的压缩与加密算法研究》一文中研究指出随着无线电频谱监测领域的发展,频谱监测设备日益增多,众多的设备每分每秒都在产生大量的监测数据,而这些大量的频谱监测数据所带来的存储压力也在日益增加。为了缓解这种压力以及保证频谱监测数据在网络上更安全地传输,本文针对频谱监测数据进行了实时压缩与加密算法的研究。1、频谱监测数据的实时压缩算法研究。针对频谱监测数据的特点,在频谱监测领域分别实现了Huffman编码、RLE编码、LZ77编码、LZ78编码和LZW编码的无损压缩,并从实现原理、压缩率和压缩速度等多角度考虑,提出了一种基于LZW算法的频谱监测数据实时压缩算法。该算法根据频谱监测数据所需要的高实时性,改变了文件的读写方式,实现了从输入到输出的实时压缩,同时放弃了LZW压缩算法原来的字典查找方式,直接采用了查找最快的Hash查找,在同样字典大小的情况下将压缩耗时从56s缩短到了1.5s,此外,根据频谱监测数据前后相似度高的特性采用了FIFO方式的字典更新方式提升词条匹配率,并且将字典的大小也改为了自定义操作,将普通情况下的40%压缩率降低到了26%。最终得到的改进压缩算法在真实设备真实数据的环境下,取得了压缩速度大幅度提升和压缩率显着降低的效果,表明了改进的实时压缩算法可以很好地应用于频谱监测领域。2、频谱监测数据的加密算法研究。针对频谱监测数据传输的安全问题,本文在DES算法和RSA算法的基础上提出了一种由二者混合的加密算法。该混合加密算法既保留了RSA加密算法的高安全性和DES加密算法的高加密速度,又弥补了两者各自的缺点,是采用DES加密算法加密数据,再用RSA加密算法加密DES的密钥的方式来实现混合加密。3、使用真实的频谱监测扫描设备在PC机上完成了对采集数据的实时压缩与加密操作,完整的实现了全部过程。经过解密和解压缩的数据与原数据对比表明,改进的无损压缩算法和混合加密算法功能完善,性能良好,能够很好地满足频谱领域需求,符合预期要求。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-15）
焦传海[9]（2019）在《抗恶意攻击的分布式宽带合作压缩频谱感知方法》一文中研究指出针对恶意攻击,特别是影响认知无线电宽带频谱感知性能的感知数据伪造(Spectrum Sensing DataFalsification,SSDF)攻击,构建了宽带合作压缩频谱感知中统一的SSDF攻击模型,分析了不同SSDF攻击方式的特性,重点讨论了分布式宽带合作压缩频谱感知中抗SSDF攻击的方法,并仿真比较分析了各种方法的性能。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年02期）
张艳博,梁鹏,孙林,田宝柱,姚旭龙[10]（2019）在《单轴压缩下饱水花岗岩破裂过程声发射频谱特征试验研究》一文中研究指出通过开展饱水花岗岩单轴压缩声发射试验,采用快速傅里叶变换提取声发射信号主频及次主频,进一步提出了综合表征声发射信号频谱特征的参数:主频比F,即主频与次主频的比值,研究岩石破裂过程声发射频谱特征。研究结果表明:饱水花岗岩破裂过程声发射主频、次主频频带数量呈现"3→6→3"先增大后减小的规律,与主频分布特征相比,次主频低频区间占比减小,中、高频区间占比增大,次主频总体平均值比主频高约5 kHz。声发射主频比F分布区间在弹性阶段达到最大:0<F<8,且F≠1,根据主频比与1的关系,可将声发射信号划分为2类:A类信号(0<F<1),其主频小于次主频;B类信号(1<F<8),其主频大于次主频。总体来看,饱水花岗岩破裂过程声发射A类与B类信号的数量关系约为3:2,A类信号数量相对较多,特别是塑性阶段A类信号占绝对优势,其数量为B类信号的3.0～3.5倍。饱水花岗岩破裂过程声发射A、B类信号事件率近似同步变化,二者均出现明显的平静期前兆特征,在实际应用时,可以对岩石破裂过程数量庞大且计算繁琐的声发射信号进行甄别,选择A、B两类信号中的一种,进而实现对岩石破坏前兆信息的快速有效识别。(本文来源于《岩土力学》期刊2019年07期）
频谱压缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
频谱感知是无线通信网络中提高频谱利用率的关键。针对现有通信信号频谱检测方法抗噪性低的问题,文中提出一种基于压缩感知的频谱检测方法。该方法首先利用压缩感知理论对通信信号的宽频带进行稀疏采样,其次采用改进的平滑范数重构算法对信号循环谱进行重构,提高了信号循环谱的重构性能,最后在循环谱域实现频谱检测。仿真实验结果表明,改进的平滑范数重构算法对信号的重构精度优于正交匹配追踪算法,压缩感知信号频谱检测算法的抗噪性优于传统能量检测算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
频谱压缩论文参考文献
[1].沈振惠,毛祥芳.基于压缩感知的非重构频谱检测方法[J].电子技术与软件工程.2019
[2].李琼,刘小波.基于压缩感知的通信信号频谱检测方法[J].信息技术.2019
[3].李倩.认知网络中基于压缩感知的宽带频谱检测改进机制[J].信息技术与信息化.2019
[4].刘赟,王元琛,成风毅.基于压缩检测的宽带频谱感知[J].通信技术.2019
[5].李泽丽.基于硫族化物波导非线性的频谱展宽与压缩的研究[D].北京邮电大学.2019
[6].赵杨,尚朝轩,韩壮志,韩宁,解辉.分数阶傅里叶和压缩感知自适应抗频谱弥散干扰[J].电子与信息学报.2019
[7].胡祝华.认知无线电宽带频谱压缩感知算法研究[D].海南大学.2019
[8].马浩然.频谱监测数据的压缩与加密算法研究[D].电子科技大学.2019
[9].焦传海.抗恶意攻击的分布式宽带合作压缩频谱感知方法[J].通信电源技术.2019
[10].张艳博,梁鹏,孙林,田宝柱,姚旭龙.单轴压缩下饱水花岗岩破裂过程声发射频谱特征试验研究[J].岩土力学.2019