ブラインド直交最小二乗に基づく圧縮スペクトルセンシング【JST・京大機械翻訳】

Lu Liyang; Xu Wenbo; Wang Yue; Tian Zhi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210931095551 整理番号：22P0329508

ブラインド直交最小二乗に基づく圧縮スペクトルセンシング【JST・京大機械翻訳】

Blind Orthogonal Least Squares based Compressive Spectrum Sensing

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年11月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

コグニティブ無線(CR)の可能技術として,圧縮センシング(CS)に基づく圧縮スペクトルセンシング(CSS)は,サブNyquistサンプリング速度を用いることにより,広い周波数帯からスペクトル機会を効率的に正確に検出できる。しかし,ほとんどの既存のCSSのセンシング性能は,スペクトルスパース性や雑音分散などの事前情報に過度に依存する。したがって,実際のCSSにおける重要課題は,そのような情報がない場合でさえ,いかに効果的に働くかである。本論文では,事前情報の要求なしで適切に機能するブラインド直交最小二乗ベースCSSアルゴリズム(B-OLS-CSS)を提案した。特に,確率的回復条件に基づくOLSアルゴリズムのための新しいブラインド停止規則を開発した。この革新的規則は,スペクトルスパース性または雑音情報の必要性を取り除くが,与えられた測定行列の計算実行可能な相互コヒーレンス特性のみを必要とする。著者らの理論解析は,特定のセンシング精度を達成するために提案したB-OLS-CSSによって要求される信号対雑音比が,OMPアルゴリズムを使用するベンチマークCSSによるそれより緩和され,それは大規模なシミュレーション結果によって検証されることを示す。【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般 , 信号理論

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