С ростом спроса людей на подводную коммуникацию исследователи повсеместно озабочены подводной беспроводной связью. В настоящее время подводная коммуникация обычно принимает звуковую волну в качестве носителя передачи сигнала. Частота звуковых волн низкая, полоса пропускания узкая, а подводная коммуникационная среда очень сложная.
Доступный спектр связи подводного акустического канала с серьезным затуханием беспроводной электромагнитной волны весьма ограничен. С другой стороны, большой объем коммуникационных данных и высокая частота дискретизации усугубляют нехватку ресурсов спектра в подводной акустической коммуникации. Кроме того, в подводной коммуникации все больше и больше приложений связи требуют, чтобы каналы предоставляли более широкие полосы частот.
Как эффективно реализовать быстрое восприятие ресурсов спектра и реализовать широкополосную передачу информации? Некоторые исследователи предложили внедрить технологию сжатого зондирования в спектральное восприятие. Технология сенсорного сжатия имеет огромные перспективы применения. В работе Чжи и дргих впервые предложили применение теории сжатия зондирования к когнитивному радио, используя алгоритм обнаружения фронта вейвлета и отслеживания основания для определения фронта спектра.
Работа Зенга и других в полной мере использует норму L1 для решения проблемы и воссоздания сигнала путем минимизации проблемы с нормой L1. Для нормальной задачи L1 в данном источнике был предложен простой алгоритм поиска соответствия (МП). В работе Джи и других предложен алгоритм ортогонального поиска соответствия (ОМП) на основе МП. А также на основе OMP предложен кусочно-ортогональный алгоритм поиска соответствия (StOMP), который сравнивает выбранные атомы с порогом, обновляет остаточные значения и производит итерацию через цикл для получения окончательного решения.
Сжатый сенсорный процесс не только снижает ограничение полосы пропускания сигнала, но и повышает вычислительную сложность и время обнаружения спектра системы за счет сложности реконструкции сигнала. Исследователи также работают над различными способами снижения сложности вычислений и улучшения восприятия производительности.
В работе Хонгчао и других для реконструкции сжимаемого изображения в условиях измерения шума используется редкое байесовское обучение, и подтверждено, что этот метод может эффективно сократить время восприятия спектра. В этой работе были изучены малочисленность байесовской модели и корреляционно-векторное машинное моделирование, а также малочисленность байесовской модели регрессии и классификации для снижения сложности.
Также в работе Янга, Чоу и других CS используется для измерения спектра, а данные CS изучаются для совместного слияния данных некоторых пользователей при условии, что данные CS не имеют одинаковых разрозненных характеристик с суперпараметрами. В источнике Хонга и других предлагается байесовский алгоритм измерения прямого спектра, т.е. байесовское сжатое зондирование используется для обнаружения спектра без реконструкции сигнала, а информация основного пользователя оценивается непосредственно по избыточному параметру в сжатом измеренном значении для завершения обнаружения. Эта модель может оценивать не только параметры сигнала, но и диапазон ошибок сигнала.
Технология измерения сжатия - это технология, предлагаемая одновременно для отбора редких образцов сигнала и сжатия. Отбирая очень немногие характерные наблюдательные значения аналогового сигнала, сбор сигнала завершается пространственным преобразованием. Приемник завершает первоначальную реконструкцию сигнала из сжатых данных, решая задачу оптимизации. Однако процесс восстановления сигнала при сжатом зондировании относительно сложен, что делает вычислительную сложность системы большой и длительной, а также влияет на восприятие спектра и общую производительность системы.
В процессе детектирования сигнала в спектре, когнитивные пользователи беспокоятся только о том, занят спектр или нет, но не беспокоятся о том, какой именно сигнал занят. В данной статье мы используем эту функцию для разработки нового алгоритма, который представляет собой алгоритм обнаружения спектрального сигнала, основанный на сжатом зондировании.
В подводной системе связи каждый SU подвергается сжатию и сбору данных, используя байесовскую модель для получения общих суперпараметров, термоядерный центр через суперпараметры для завершения принятия решения о заполненности спектра информации. Без реконструкции сигнала, один SU завершает определение спектра сигнала, а затем популяризирует алгоритм для всей подводной когнитивной беспроводной системы связи, в полной мере используя сжатые данные, собранные различными когнитивными пользователями на разных уровнях, и полностью учитывая соотношение сжатых данных зондирования для завершения процесса обнаружения сигнала.
В данной статье представлен эффективный метод обнаружения подводных сигналов связи, основанный на технологии сжатого зондирования. В подводных коммуникационных когнитивных беспроводных сетях разные пользователи когнитивных радиостанций и уполномоченные пользователи могут иметь разный разреженный спектр из-за разницы в их распределенной среде в разных пространствах и сложности подводных каналов.
При разработке алгоритма каждый узел CR использует технологию сжатой выборки для оценки частотного спектра с целью снижения частоты и накладных расходов при отборе сонарных сигналов. Байесовская модель используется для поиска оптимального суперпараметра для обнаружения спектральной информации. Предложенный алгоритм эффективно решает высокую вычислительную сложность реконструкции гидролокационного сигнала при определении степени сжатия. В совместном алгоритме кооперации спектра используется информация непараметрического механизма группировки.
Многослойная байесовская модель вводит процесс Дирихлета для реализации автоматической группировки сжатых перцептивных данных, выводит общий гиперпараметр, затем выбирает наилучший суперпараметр для определения спектра через термоядерный центр и, наконец, передает его в SU.
Алгоритм в полной мере использует сжатые перцептивные данные, собранные различными когнитивными пользователями радиостанций на разных уровнях, и осуществляет слияние и взаимодействие для полного обнаружения сигнала и эффективного улучшения характеристик обнаружения сигнала подводной связи спектра. Эффективно снизить накладные расходы канала в подводной системе связи; решить ряд задач, таких как высокая сложность, низкая скорость конвергенции и низкая точность реконструкции алгоритма реконструкции сжатого датчика; повысить эффективность; и увеличить пропускную способность системы, что имеет большое значение для достижения высокого качества подводной связи.
Исходя из текущего состояния исследований, в технологии широкополосного сжатого зондирования подводной системы связи сохраняются следующие проблемы и вызовы: в настоящее время определение спектра осуществляется с помощью сжатого зондирования, а метод обработки в большинстве литератур заключается в получении сначала сжатого образца, затем реконструкции сонарного сигнала, а затем в определении спектра на реконструированном сигнале.
На его восприятие производительности легко влияет дисперсионная неопределенность шума. Алгоритм восстановления сжатого изображения является np-трудной задачей с высокой вычислительной сложностью и требует больше времени, особенно для процесса реконструкции широкополосного сигнала, который занимает слишком много времени и не способствует применению в режиме реального времени. Поэтому, как эффективно сократить время реконструкции и восстановленный сигнал с хорошей средней квадратной погрешностью, является большой проблемой при сжатом зондировании.
Во-вторых, поскольку разброс сигнала гидролокатора в фактической подводной сети неизвестен и переменчив, трудно определить разброс сигнала для некоторых сложных гидролокационных сигналов, или он не является очень редким. Для обеспечения точности реконструкции широкополосных гидролокационных сигналов частота дискретизации обычно соответствует условиям максимально возможной разбросанности сигналов, что приводит к нерациональному использованию ресурсов дискретизации.
Кроме того, в сетях CR решающее значение имеет механизм слияния совместного обнаружения сжатого спектра, который будет непосредственно влиять на работу подводных когнитивных беспроводных сетей. Соответствующий эффективный и низкосложный механизм термоядерного синтеза все еще нуждается в дальнейшем изучении.
