【毕业论文】基于STOMP算法的频谱感知研究

　　引 言:在过去的通信行业中，对信号进行采样一般都是以奈奎斯特采样定理作为最基本的理论支持。为了在信号的传递过程中确保信息的完整性，同时可以对信号进行新的构造，对于信号的获取房方面，采样频率最好可以达到最高频率的两倍以上。但是在各种信号处理系统功能增强的背景下，其获取的信息数据也急速增加，自然为后期的处理增添了更多的负担，奈奎斯特定理由于其自身存在的局限性，导致系统在处理方面的负担进一步的加重，进而为硬件设施方面造成了更多的设计挑战。所以，该领域在当前正面临一个瓶颈期，那就是对于这些数据来说，如何高效的对其进行处理，在节省存储空间的同时又能尽量的降低传输成本。

　　奈奎斯特采样定理在实际的应用中并非最合适、最好的采样理论，其优先级别并不高，所以对信号的重构来说也并不是必要的。所以，想要进一步推动该领域的发展，最关键的就是以该定理作为基础，对提取信息、处理和融合信息、之后的信息存储方面进行深入研究。

　　压缩感知理论于本世纪初提出，该理论在近些年的快速发展下有了巨大的进步。但压缩感知理论在近年来的相关研究成果基本都来自于外国的研究团队和学者，在国内，对于此理论的研究较少，且近几年才开始摸索和探究，仍处在较为初级的起步阶段。且之前有关压缩感知的研究大多数是对理论进行证明和内容的完善方面。但近些年来，更多的研究放在了如何对压缩感知理论进行优化，所以在信号、稀疏变换和设计等方面有许多研究成果。本文在OMP算法的基础上对STOMP算法进行MATLAB仿真分析，得出实验数据，对比结果。

　　第一章 绪论

　　1.1选题背景和研究意义

　　1.1.1认知无线电产生的背景

　　无线通信网络随着长久的发展和演变，于过去相比，现在已经有了翻天覆地的变化，在无线用户数量的大量增加下，让频谱资源中可以使用的数量越来越少乏。如今，多数频谱资源在运用方面都会有特定的分派形式。伴随着无线通信快速发展的还有网络非受权频段的运转的日趋饱和。相关的研究结果表明，在对频谱管理和分配方面，最主要的原因就是对于频谱资源的缺乏，继而导致了部分网络频谱资源数量过少，但实际上商业货运额能力是极为突出的，所以对于授权频谱的使用，在数量上并不多，右下图可知，是频谱资源的利用放慢做的不够好。

　　由图1.1中的调查结果可以发现，实际上，频谱资源一点也不匮乏，所以现阶段的频谱匮乏实际上是有原因的，也就是它的静态模式所造成的。所以有你要开发出新的方法并且可以有效优化和更好地利用频谱资源。由于无线频谱资源的不可再生性，在通信技术的发展和现代社会的改变下，无线频谱的地位越来越重要，同时，人们对它的依赖也在持续增大。当前，国家会对无线频谱资源进行统一的管理，在使用方面也是一样。在世界范围内，人们越来越清楚，频谱资源的分问题上，要做到与不同的用户相对应，并有效降低各个系统之间存在的干扰问题。而固定频谱授权方法的配置就可以很好地做到这一点，只是仍然存在别的用户不能使用分配的资源。在无线业务各方面需求激增的背景下，不只是可用频谱资源的数量少。其固定分配的频带也存在各种问题，比如对于部分频带来说，在使用方面的频率是在过低，还会出现没人使用的情况，但有一部分的频带存在使用者太多的情况。相关的研究指出，频谱分配的利用率在不同的环境下变化不大，一般为15%-85%。如果方法频谱固定分配没能通过传统无线网络的批准，一定会造成的频谱资源在无线通信网络方面的利用率较低，水平差，继而出现由于缺乏频谱资源而导致的无法与业务增长步伐同步的情况，此时，人们便意识到必须找到一种创新的有可行的频谱管理方法，可以突破各种限制和束缚来最大限度的利用空闲频带，让频谱的使用率得到充足有效的提升。

　　作为认知无线电概念的首创者，约瑟夫·米托尔指出，认知无线电也可以被称为是智能无线电。在对所处环境进行感觉和测量，让自身状态可以处在最舒服的状态，让系统通过有效的调节满足最后的稳定。为了可以达到频谱共用的目的，可以将SU和PU以重叠的方法进行传播。同时，为了保证主用户的通讯可以不被陌生不认识的用户打扰，SU为了完成机会协同传输，并有效降低发送功率，让系统的通讯服务质量可以得到保障。在这样的条件下，为了认知用户可以快捷并安全的对主用户频谱进行监测，在客观上完成主级用户与次级用户的频带一致的要求，同时，对于认知无线网中的限定资源来说，要保证其传输时要尽可能的进行合理的优化，用CRN领域具体的内容来针对性的具体所有的具体问题。

　　频谱感知是认知无线电中最重要的技术之一，为了有效改善频谱的利用率情况，保证频谱的利用率可以维持在一个较高的水平，首先要对频谱感知的运用情况与主用户为次级用户提供、连接并使用的方式的监测情况进行了解。频谱感知的采样率非常高、且系统的数据基数比较大且，对各个环节处理数据的速度要求非常高，折让很多硬件的配置不能满足最低的要求。压缩感知理论就很好的利用了稀疏信号的特性，让信号的采样率不受带宽的限制，并充分考虑信号自身的结构与实际内容。当主用户不能有效对宽带频谱进行有效利用时，想要对宽带频谱进行感知，就可以使用压缩感知来完成一系列的工作。

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