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基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法
随着移动通信技术的不断发展，宽带无线接入技术已成为无线通信技术的一项重要发展方向。然而，频谱资源相对紧张，尤其在高密度的移动用户环境下，频谱效率则变得更为重要。因此，频谱感知技术作为一种新型的频谱利用方式，受到了广泛的关注和研究。
现有频谱感知算法中最为广泛应用的是基于压缩感知技术的频谱感知算法。该方法通过在一定时间内对频段内大量的子载波进行采样，并基于采样数据对频率谱进行重构，从而实现对频谱信息的感知。而在用户数量众多的分布式场景中，如何实现有效的频谱感知就成为了一个难点。
为解决这一问题，本文提出了一种基于加权一致优化的宽带分布式协作压缩频谱感知算法。具体实现方法如下：
1.频谱采样
分布式用户同时采样不同的子载波，并将采样数据汇总到信道接近的用户处。对于每个信道的用户，采用随机梯度下降算法对感知矩阵进行更新，生成压缩数据并将其发送到中心节点。
2.加权一致优化
中心节点接收到各个用户发送来的压缩数据后，对数据进行解码和解压缩，并利用加权一致优化算法对重构的频率谱数据进行优化。该算法基于所有用户提供的信息，通过加权矩阵进行优化，从而实现更准确地频谱感知。
3.协作压缩
算法利用协作性导致线性减少（CALCo）算法进行协作压缩，从而减少信道传输代价和系统负载。在取得更好的感知结果的同时，也能有效地降低算法的复杂度和通信成本。
该算法不仅在分布式场景中能够有效地实现频谱感知，而且在实验中还表现出了较好的性能。因此，它具有较好的实用性和普适性。