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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 2,041 - 2,046 (6page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.11.2041
이용수
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본 논문에서는 주파수 영역에서 성긴 특성을 갖는 광대역 신호를 위한 learned iterative shrinkage thresholding algorithm (LISTA) 기반의 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 광대역의 신호를 나이퀴스트율 이상으로 샘플링하는 것은 아날로그-디지털 변환기를 구현하는 측면에서 한계가 있다. 압축 센싱은 성긴 신호를 나이퀴스트율 이하로 샘플링하고 샘플링된 신호로부터 원래의 신호를 복원하는 신호처리 기법으로 광대역 신호를 나이퀴스트율 이하로 샘플링할 수 있다. 압축된 신호는 복원을 위한 구조로 변형되고 LISTA를 사용하여 복원을 실행한다. 그리고 복원된 신호를 통해 사용 중인 주파수 대역을 검출한다. 제안하는 기법은 기존의 기법과 비교하여 낮은 복잡도를 가지며 낮은 성긴 정도에서 더 우수한 성능을 갖는다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Modulated Wideband Converter
Ⅲ. LISTA 기반의 스펙트럼 센싱
Ⅳ. 모의실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
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A. L. Pilastri and J. M. R. Tavares, “Reconstruction algorithms in compressive sensing: an overview,” DSIE-16, Porto, Portugal, 2016.
K. Gregor and Y. LeCun, “Learning fast approximations of sparse coding,” in Proc. ICML, pp. 399-406, 2010.
M. Mishali and Y. C. Eldar, “From theory to practice: Sub-Nyquist sampling of sparse wideband analog signals,” IEEE JSTSP, vol. 4, no. 2, pp. 375-391, Apr. 2003.
M. Mishali and Y. C. Eldar, “Reduce and boost: Recovering arbitrary sets of jointly sparse vectors,” IEEE Trans. Sign. Process., vol. 56, no. 10, pp. 4692-4702, 2008.
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K. Gregor and Y. LeCun, “Learning fast approximations of sparse coding,” in Proc. ICML, pp. 399-406, 2010.
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