认知无线网络中基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方法

摘要

本发明公开了一种认知无线网络中基于监督学习的协作宽带压缩频谱检测方法，针对当前宽带频谱检测中存在的信号稀疏度未知和次用户检测开销过大的问题。首先考虑使用使用采样向量二范数和子频谱块长度作为监督学习算法的特征向量，提出了一种自适应稀疏度预测模型。其次，基于该预测模型提出了一种协作宽带频谱筛选算法，利用次用户之间的协作在宽带频谱中找到待重构的稀疏频谱集。最后，基于预测模型和筛选算法提出一种协作宽带压缩频谱检测方案。实验结果表明，本发明所提的检测方案能够有效降低次用户采样率和频谱重构时延，同时改善了预测模型的拟合效果，增强了模型的自适应性。