一种认知网络中基于压缩感知的宽带信号分离方法
专利汇可以提供一种认知网络中基于压缩感知的宽带信号分离方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种认知网络中基于 压缩 感知 的宽带 信号 分离方法，由于很多宽带信号可能是稀疏的，以奈奎斯特速率进行 采样 需要很多采样点数。因此，本发明提出了三步法来分离宽带信号，第一步先进行压缩感知重构主用户信号rj(t)，得到恢复信号第二步对恢复后信号进行小波 边缘检测 确定 频谱 边缘，第三步对每一个子频段进行信号分离，通过这样的方法，降低了采样速率，从而降低了 硬件 要求。另外，在分离信号时，本发明采用 盲源分离 的方法来分离信号，该方法的收敛速度快，准确。，下面是一种认知网络中基于压缩感知的宽带信号分离方法专利的具体信息内容。
1.一种认知网络中基于压缩感知的宽带信号分离方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、主信号的本地压缩感知及恢复
认知用户j，j＝1，2，...，J采用低速率A/D转换器对接收到的主用户信号rj(t)进行压缩采样，其采样频率低于奈奎斯特频率，得到压缩采样信号xj(t)；
根据压缩采样xj(t)进行恢复，得到恢复信号
(2)、小波边缘检测
a1、所有认知用户j将各自的恢复信号 发送给融合中心，在融合中心首先对J个恢复信号求平均，以使边缘检测比较准确；
X表示恢复信号 的均值；
然后，求恢复信号均值X的功率密度：
其中，SX(f)代表恢复信号均值X的功率谱密度，RX(τ)代表恢复信号均值X的自相关函数；
a2、对功率谱密度SX(f)进行多尺度小波变换：
s
WsSX(f)代表多尺度小波变换结果，2 是尺度因子，*代表卷积运算，S的取值范围是整数；
然后，对小波变换结果WsSX(f)求一阶倒数：
Ws′SX(f)是WsSX(f)的一阶导数， 是 的尺度一阶导函数。
对一阶导数Ws′SX(f)进行求极值运送，得到若干极值点 即频谱边缘
点的估计值：
表示求极值运算，n是频谱边缘点的个数；
(3)、分离信号
b1、带通滤波
认知用户j，j＝1，2，...，J根据融合中心得到的频谱边缘点的估计值将宽带频谱划分为若干个子频段，对每一个子频段k，k＝1，2，...，n进行信号分离：
根据小波边缘检测得到频谱边缘点的集合 来设置每个子频段的带
通滤波器，任取两个相邻的频谱边缘点 设置第k子频段带通滤波器的带宽为然后，用第k子频段带通滤波器对每个恢复信号 进行滤波，滤波后的信号为：
式中，HB为带通滤波器的冲激响应， 表示第j个恢复信号用第k子频段带通滤波器滤波后的信号，J个滤波后的信号构成信号矩阵R：
R的每一个行向量表示一个滤波后的信号；
b2、预处理
中心化：
式中，表示中心化后的信号矩阵，E{·}表示求期望；中心化后的信号矩阵 的各个行向量均值为0；
白化：
式中，表示白化后的信号矩阵，C表示 的特征向量构成的正交矩阵，D是的特征值矩阵，D＝diag(d1，d2，...)，{di}是 的特征值；
b3、分离
根据白化后的信号矩阵 来求出分离矩阵W：
b31、初始化分离矩阵W：随机生成一个J×N阶矩阵，N为分离信号的数量；
b32、取分离矩阵W的第p个列向量W(：，p)，p＝1，2，3，...，N；
b33、将列向量W(：，p)向量代入迭代式更新W(：，p)向量：
其中，g(·)是非二次函数，E{·}代表期望运算，g′(·)代表对g(·)求导，“·”是相乘运算，“T”是向量的转置；
b34、去相关：
归一化：
W(：，p)＝W(：，p)/||W(：，p)||；
其中，“||·||”代表求向量的2范数；
b35、如果两次迭代计算出的列向量W(：，p)基本相同，则算法收敛，这样就计算出分离矩阵的一个列向量，否则返回步骤b33；
b36、重复步骤b32～b35计算出分离矩阵W的N个列向量，得到分离矩阵W；
计算出分离矩阵W后，根据下式得出构成主用户信号的原始信号的估计值其中，表示白化后的信号矩阵，估计值 即为分离后的信号矩阵，的各行向量为各原始信号。
一种认知网络中基于压缩感知的宽带信号分离方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
Sinc信号 7MHz 300MHz 恶意信号
Sin信号 8MHz 300MHz 恶意信号
16QAM信号 20MHz 300MHz 正常信号
Sinc信号 5MHz 800MHz 恶意信号
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