Abstract-This paper presents two new algoritmes for wideband spectrum sensation at sub-Nyquist sampling rates, for både enstaka noder och kooperativa multipla noder. Vid ennodspektrumavkänning föreslås en tvåfasalgoritm för spektrumavkänning baserad på kompressiv avkänning för att minska beräkningskomplexiteten och förbättra robustheten hos sekundära användare. I den kooperativa flera noder fallet, de signaler som mottagits på SUs uppvisar en gleshet egenskap som ger en låg-rankad matris av komprimerade mätningar vid fusionscentret. Detta leder därför till en två-fas kooperativ spektrumanalys algoritm för kooperativa multipla SUs baserat på low-rank matris slutförande. Dessutom utvärderas de två föreslagna algoritmerna för spektrumanalys på TV White Space (TVWS), där banbrytande arbete som syftar till att möjliggöra dynamisk spektrumtillgång i praktiken har främjats av både Federal Communications Commission och U.K. Office of Communications. De föreslagna algoritmerna testas på realtidssignalerna efter att de har validerats av de simulerade signalerna i TVWS. De numeriska resultaten visar att våra föreslagna algoritmer är mer robusta för att kanalisera buller och har lägre beräknings komplexitet än de toppmoderna algoritmerna.
Qin m.fl. REF föreslog en robust bredbandsspektrumanalysalgoritm för TV-white space (TVWS), med sub-Nyquist-provtagning utförd vid varje SU i de berörda CSS-nätverken.
Wideband Spectrum Sensing on Real-Time Signals at Sub-Nyquist Sampling Rates in Single and Cooperative Multiple Nodes