Abstract-Compressive sampling tekniker kan effektivt minska anskaffningskostnaderna för högdimensionella signaler genom att utnyttja det faktum att typiska signaler av intresse ofta är glesa inom en viss domän. För kompressiva provtagare, det antal prover Mr behövs för att rekonstruera en gles signal bestäms av den faktiska gleshet ordning Snz av signalen, som kan vara mycket mindre än signaldimensionen N. Men Snz är ofta okänd eller dynamiskt varierande i praktiken, och den praktiska provtagningsfrekvensen måste väljas konservativt enligt en övre gräns Smax av den faktiska gleshet ordningen i stället för Snz, som kan vara onödigt hög. För att kringgå detta slöseri med provtagningsresurserna inför detta dokument begreppet sparty order estimate, som syftar till att exakt förvärva Snz före gles signal återvinning, genom att använda ett mycket litet antal prover Jag mindre än Mr. En statistisk inlärningsmetod används för att kvantifiera gapet mellan Mr och Me i en sluten form via datamontering, som erbjuder användbar design riktlinje för komprimerande provtagare. Det visas att Me ≥ 1.2Snz log(N/Snz + 2) + 3 för ett brett urval av provtagningsmatriser. Genom att utnyttja denna lucka utvecklar detta dokument också en tvåstegskompressiv spektrumanalysalgoritm för kognitiva bredbandsradior som en illustrativ tillämpning. Det första steget uppskattar snabbt den faktiska sparty ordningen för det breda spektrumet av intresse med hjälp av ett litet antal prover, och det andra steget justerar det totala antalet insamlade prover enligt den uppskattade signal sparity ordningen. På så sätt kan den totala provtagningskostnaden minimeras på ett adaptivt sätt, utan att sensorns prestanda försämras.
Författarna i REF föreslog en metod för skattning av sparsamhetsordning för att erhålla den minsta provtagningsfrekvensen.
Sparsity Order Estimation and its Application in Compressive Spectrum Sensing for Cognitive Radios
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}