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Compressed Wideband Spectrum Sensing Based on Discrete Cosine Transform

机译:基于离散余弦变换的压缩宽带频谱感知

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摘要

Discrete cosine transform (DCT) is a special type of transform which is widely used for compression of speech and image. However, its use for spectrum sensing has not yet received widespread attention. This paper aims to alleviate the sampling requirements of wideband spectrum sensing by utilizing the compressive sampling (CS) principle and exploiting the unique sparsity structure in the DCT domain. Compared with discrete Fourier transform (DFT), wideband communication signal has much sparser representation and easier implementation in DCT domain. Simulation result shows that the proposed DCT-CSS scheme outperforms the conventional DFT-CSS scheme in terms of MSE of reconstruction signal, detection probability, and computational complexity.
机译:离散余弦变换(DCT)是一种特殊类型的变换,广泛用于语音和图像的压缩。然而,其在频谱感测中的用途尚未受到广泛关注。本文旨在通过利用压缩采样(CS)原理并利用DCT域中独特的稀疏结构来减轻宽带频谱感测的采样要求。与离散傅立叶变换(DFT)相比,宽带通信信号具有更稀疏的表示,并且在DCT域中更易于实现。仿真结果表明,所提出的DCT-CSS方案在重建信号的MSE,检测概率和计算复杂度方面均优于传统的DFT-CSS方案。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Yulin Wang; Gengxin Zhang;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(2014),-1
  • 年度 -1
  • 页码 464895
  • 总页数 5
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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