公开(公告)号：CN104703216A

公开(公告)日：2015-06-10

申请号：CN201510058061.8

申请日：2015-02-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许晓荣 ,  王赞 ,  姚英彪 ,  章坚武

IPC: H04W24/06 ,  H04W24/10 ,  H04B17/382

CPC classification number: Y02D70/00 ,  H04W24/06 ,  H04W24/10

Abstract: 本发明公开了一种基于能量有效的多任务贝叶斯压缩感知宽带频谱检测方法。本发明方法针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性，基于贝叶斯压缩感知的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计。利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测。认知基站通过基于期望最大化算法和相关向量机模型进行多任务贝叶斯压缩感知参数估计。在满足一定检测性能和贝叶斯压缩感知重构均方误差的条件下，实现节点感知能耗最小化。本发明方法有效保障了多节点多任务宽带频谱检测的节点能量有效性。

公开(公告)号：CN105680963B

公开(公告)日：2018-05-29

申请号：CN201610003006.3

申请日：2016-01-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许晓荣 ,  王赞 ,  姜显扬 ,  李光球

IPC: H04B17/382 ,  H04W72/04

CPC classification number: Y02D70/00

Abstract: 本发明公开一种能效优先的分布式压缩感知频谱检测与功率分配方法。本方法利用分布式压缩感知子空间追踪或分布式压缩感知稀疏度自适应匹配追踪进行认知用户感知信号稀疏重构，根据信道能量累积进行频谱检测。同时，通过构造重构与检测阶段的加权能耗函数，综合考虑了重构均方误差、检测概率、用户功率分配比以及认知链路频带利用率等约束条件，数值求解该优化问题得到在不同的重构能耗权值和稀疏度情况下的系统最小加权能耗。在低重构能耗权值与低稀疏度的情况下，本发明方案的系统加权能耗较小。当认知用户满足近似等功率分配时的系统加权能耗可达最小值。本发明有效折衷了认知无线网络的能量有效性与频谱有效性。

公开(公告)号：CN105680963A

公开(公告)日：2016-06-15

申请号：CN201610003006.3

申请日：2016-01-04

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许晓荣 ,  王赞 ,  姜显扬 ,  李光球

IPC: H04B17/382 ,  H04W72/04

CPC classification number: Y02D70/00 ,  H04B17/382 ,  H04W72/0473

Abstract: 本发明公开一种能效优先的分布式压缩感知频谱检测与功率分配方法。本方法利用分布式压缩感知子空间追踪或分布式压缩感知稀疏度自适应匹配追踪进行认知用户感知信号稀疏重构，根据信道能量累积进行频谱检测。同时，通过构造重构与检测阶段的加权能耗函数，综合考虑了重构均方误差、检测概率、用户功率分配比以及认知链路频带利用率等约束条件，数值求解该优化问题得到在不同的重构能耗权值和稀疏度情况下的系统最小加权能耗。在低重构能耗权值与低稀疏度的情况下，本发明方案的系统加权能耗较小。当认知用户满足近似等功率分配时的系统加权能耗可达最小值。本发明有效折衷了认知无线网络的能量有效性与频谱有效性。