Gerschgorin稀疏度估計的寬帶頻譜感知算法
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針對在低信噪比（ SNR）情況下稀疏度欠估計和高信噪比情況下稀疏度過估計的問題，提出了一種基于Gerschgorin理論稀疏度估計的寬帶頻譜感知算法。首先，該算法利用Gerschgorin理論分離信號圓盤與噪聲圓盤得到稀疏度估計值；然后，利用正交匹配追蹤（ OMP）算法得到頻譜支撐集；最后，完成寬帶頻譜感知。仿真結果表明，所提算法、AIC-OMP算法和MDL-OMP算法頻譜感知的檢測概率達到95%信噪比分別需要4.6 dB、8.5 dB和9.7 dB；所提算法頻譜感知的虛警概率在信噪比大于13 dB時趨近于0，明顯低于BPD-OMP和CDRI-OMP算法的虛警概率，因此，所提算法對于壓縮感知（cs）的信號稀疏度估計兼顧了低信噪比和高信噪比時的稀疏度估計性能，頻譜感知性能優于AIC-OMP算法、MDL-OMP算法、BPD-OMP算法和CDRI-OMP算法。
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