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1、 基于压缩感知的空间无线频谱感知与重基于压缩感知的空间无线频谱感知与重构系统研究构系统研究 Radio Spectrum Sensing and Reconstruction Using Compressive Sensing 领 域：软件工程 研 究 生：钟武汨 指导教师：赵增华 副教授 企业导师：韩双立 高级工程师 天津大学软件学院 二零一二年十一月 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得 天津大学天津大学 或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料
2、。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 签字日期： 年 月 日 我是爱天大的！ 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 天津大学天津大学 有关保留、使用学位论文的规定。特授权 天津大学天津大学 可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 （保密的学位论文在解密后适用本授权说明） 学位论文作者签名： 导师签名： 签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日 摘摘 要要 在无线通信领域， 多种信号共存于
3、一个频段已经成为常态， 例如 WIFI， ZigBee和蓝牙等无线设备都工作在无需许可的 ISM 2.4GHz 频段中。共享频段提高了频谱资源的利用率，却同时带来了潜在的信号冲突风险。不同的设备同时工作在中心频率相近的频率，会对彼此的工作产生严重的干扰。因此，如何对某一区域的频谱利用状况进行感知是一项重要课题。 频谱的利用状况可以用接收信号强度（RSSI）来表征，如何高效便捷地对空间无线频谱信息进行勘测是本文研究的重点。目前，国内外对区域进行频谱感知的方式基本都是由定点感知演化而来， 即对区域中的所有位置进行感知然后构建区域频谱信息图，更为精确的方式还需要解析感知到信号的具体调制方式、编码格式
4、等。这些感知手段虽然准确率非常高，但是费时费力，成本较大。 本文首先基于压缩感知和矩阵完备的理论，提出了一种新的频谱感知算法。该算法可通过稀疏采集的数据恢复区域内完整的频谱信息， 从而降低了数据采集的工作量。同时，设计和实现了一个集部署、采样、收集数据、执行本文所提算法功能于一体的软件系统。该系统可以部署区域中的传感器节点程序，收集传感器传回的数据，并将收集的数据进行频谱信息恢复，使算法的理论化为实践。 最后， 本文利用该算法理论和软件分别对室内和室外的 ISM 频段的频谱进行实验。实验结果表明：1）室内频谱在被占用的情况下，利用本文的算法可以在10%的采样率情况下以小于 20 的标准误差恢复
5、；2）室内频谱在空闲的情况下，利用本文的算法可以在 10%的采样率情况下以小于 9 的标准误差恢复；3）室外频谱在空闲的情况下， 利用本文的算法可以在 10%的采样率情况下以小于 2 的标准误差恢复。 关键词：关键词： 压缩感知 矩阵完备 RSSI 频谱感知 ZigBee 网络 ABSTRACT In the field of wireless communications, multiple signals normally coexist in one band, such as WIFI, ZigBee and Bluetooth. Those wireless devices all
6、operate in the license-free ISM 2.4GHz band. Sharing band has increased the utilization of spectrum resources, and brought the risk of signal conflict at the same time. Different devices which have similar center frequency working at the same time would make serious interferences to each other. Ther
7、efore, how to sense the utilization of spectrum in a region has been an important issue. Utilization of spectrum is able to be characterized using received signal strength indicator (RSSI). How to investigate the wireless spectrum usage in a specific space efficiently and conveniently is the focus o
8、f the study of this paper. The common way of spectrum sensing are basically based on fixed point sensing, which is sensing every points data in the region and building regional the spectrum information map. There are other more accurate ways which need to get the specific modulation method and encod
9、ing format of a signal. Although those sensing ways have a very high accuracy rate, the time and effort costs of them are huge. This paper proposed a new spectrum sensing algorithm based on compressive sensing and matrix completion theory. This algorithm can restore the whole region spectrum informa
10、tion by only collecting a few sparse spectrum data of this region. Thereby, it can effectively reduce the workload of data collection. Meanwhile, a new software system has been designed to put the theory into practice by implementing the proposed algorithm. It also has integrated the functions of se
11、nsor implementation, data collection and data transformation. Finally, this paper proposed indoor and outdoor experiments in ISM band to verify the algorithm theory. Experimental results show that: 1) In the case of occupied indoor spectrum, spectrum information can be recovered less than standard e
12、rror 20 by 10% samples; 2) In the case of idle indoor spectrum, spectrum information can be recovered less than standard error 9 by 10% samples; 3) In the case of idle outdoor spectrum, spectrum information can be recovered less than standard error 2 by 10% samples. KEY WORDS：Compressive Sensing, Matrix Completion, RSSI, Spectrum Sensing, ZigBee Network 目 录 第一章 绪论 . 1 1.1 无线网络与频谱 . 1 1.2 选题意义 . 2 1.3 论文的贡献 . 2 1.4 论文的结构 . 3 第二章 相关工作介绍 . 4 2.1 ISM 频段简介 . 4 2.2 利用 RSSI 值进行频谱感知的理论基础 . 4 2.2.1 接收信号强度RSSI . 4 2.2.2 基于 CC2420 芯片的 RSSI 测量 . 6 2.2.3 频谱混叠对 RSSI 值造成的影响 . 7 2.2.4 结论 .
