Abstract-I detta papper presenterar vi en ny hybridram som kombinerar kompressiv spektrumanalys med geo-lokalisering databas för att hitta spektrumhål i en decentraliserad kognitiv radio. I hybridramen föreslås att en databasalgoritm för geolokalisering lagras lokalt hos sekundära användare (SUs) för att ta bort den extra överföringslänken till en centraliserad databas för geolokalisering på distans. Genom att använda utdata från den lokalt lagrade algoritmen för geolokalisering föreslås en dataassisterad noniterativt omviktad minsta kvadrat (DNRLS)-baserad kompressiv spektrumanalysalgoritm för att förbättra detektionsprestandan under sub-Nyquist-provtagningshastigheter för bredbandsspektrumavkänning och för att minska den beräkningsmässiga komplexiteten i signalåterhämtningen. Dessutom är en effektiv metod för beräkning av maximal tillåten ekvivalent isotrop utstrålad effekt i TV vitt utrymme (TVWS) också utformad för att ytterligare stödja SU. Konvergensen och komplexiteten hos den föreslagna DNRLS-algoritmen analyseras teoretiskt. Dessutom är det föreslagna ramverket banat väg för realtidssignaler och data från luften efter att ha validerats av simulerade signaler och data i TVWS. Index Terms-Compressive spektrumavkänning, geo-lokalisering databas, bredband spektrumavkänning, TV vitt utrymme.
Genom att använda informationen från geo-location databasen föreslogs en tidigare information assisterad bredbandsspektrumanalysalgoritm i REF, i syfte att förbättra detektionsprestandan och minska kostnaderna för datainsamling hos SUs.
Data-Assisted Low Complexity Compressive Spectrum Sensing on Real-Time Signals Under Sub-Nyquist Rate
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}