Abstract-Compressive Sensing (CS) har undersökts i stor utsträckning i den kognitiva radiolitteraturen (CR) för att minska hårdvarukostnaden för att avkänna bredbandssignaler om man antar att man tidigare har kunskap om gleshetsmönstret. Kanalens gleshetsordning är dock tidsvarierande och provtagningshastigheten hos CS-mottagaren måste justeras utifrån dess värde för att till fullo utnyttja potentialen hos CS-baserade tekniker. I detta sammanhang, undersöka blind sparity order estimation (SOE) tekniker är en öppen forskningsfråga. För att ta itu med detta studerar vi en eigen value-baserad kompressiv SOE-teknik med hjälp av asymptotic random matristeori. Vi utför en detaljerad teoretisk analys av signalen plus brusfallet för att härleda den asymptotiska sannolikhetsfördelningsfunktionen för eigenvärde (aepdf) för den uppmätta signalens kovariansmatris för glesa signaler. Därefter, baserat på de härledda epdf-uttrycken, föreslår vi en teknik för att uppskatta glesheten i bredbandsspektrumet med kompressiva mätningar med hjälp av det maximala eigenvärdet av den uppmätta signalens kovariansmatris. Den föreslagna teknikens prestanda utvärderas i form av normaliserat SOE-fel (SOEE). Det visas att bredbandsspektrumets gleshetsordning kan beräknas på ett tillförlitligt sätt med hjälp av den föreslagna tekniken för en rad olika scenarier. Index Terms-Compressive Sensing, slumpmässig matris teori, sparsamhet orderuppskattning, bredband kognitiv radio.
I REF uppskattas sparty grad genom en eigen value-baserad metod, för bredbands kognitiva radiotillämpningar.
Compressive Sparsity Order Estimation for Wideband Cognitive Radio Receiver
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}