關鍵詞：認知無線電 壓縮感知 寬帶頻譜感知 稀疏度估計 

摘要：在實際生活中頻譜通常是稀疏的,將壓縮感知(compressed sensing,CS)技術運用到寬帶頻譜感知中具有很大優勢。然而,實踐中稀疏度通常是未知的,因此需要選擇較大的測量數目,導致算法的感知性能下降。為解決這一問題,提出一種自適應壓縮頻譜感知方法,通過分析壓縮測量的二階導數與稀疏度之間的關系對稀疏度進行粗估計。在粗估計的基礎上,逐步增加測量數并對訓練子集與測試子集進行迭代計算,當滿足停止準則時得到稀疏度的精確估計。仿真結果表明,所提方法在性能上優于現有的其他傳統CS方法,對降低復雜度、減少存儲空間等方面具有重要意義。此外還驗證了所提方法在噪聲環境中的有效性。

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