基于压缩感知的无线阵列及协同信号处理

发布时间：2018-01-31 14:32

本文关键词： 阵列信号处理压缩感知随机压缩采样无线通信声阵列　出处：《计算机研究与发展》2014年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：传感器阵列信号处理是目标监测重要手段之一,传感器节点向后端数据融合中心发送原始信号不可避免地导致传输延时大、能耗高等问题.为实现低功耗、高精度、灵活部署的目标监测,提出了基于压缩采样的无线阵列.借助新兴的压缩感知理论,解决低功耗低速率无线通信难以满足阵列原始信号的实时传输的问题,并保证阵列测向性能;同时根据相邻节点信号的相关性,设计了基于模型先验知识的信号协同重构算法,以较低的运算负荷完成信号的重构.仿真表明基于压缩感知的无线阵列能实现有效的目标测向,同时在数据量严重受限时性能明显优于传统方法.最后,通过简易实验验证了该方法在低成本平台上的可行性.
[Abstract]:Sensor array signal processing is one of the important means of target monitoring. Sending the original signal to the back-end data fusion center inevitably leads to the problems of large transmission delay and high energy consumption. High precision and flexible deployment of target monitoring, a wireless array based on compressed sampling is proposed, with the aid of the new compression sensing theory. To solve the problem that low power and low rate wireless communication is difficult to meet the real-time transmission of the original signal of the array and to ensure the performance of the array direction finding; At the same time, according to the correlation of adjacent node signals, a signal cooperative reconstruction algorithm based on model prior knowledge is designed. The simulation results show that the wireless array based on compressed sensing can achieve effective target direction finding, and the performance is obviously superior to the traditional method when the data is severely limited. The feasibility of this method on low cost platform is verified by simple experiments.
【作者单位】：工业控制技术国家重点实验室(浙江大学);浙江工商大学计算机与信息工程学院;中国科学院上海微系统与信息技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273079) 中国科学院战略性先导科技专项(XDA06020300,XDA06020201) 工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT1206,ICT1207) 中国科学院无线传感网与通信重点实验室开放课题(2011001) 浙江省科技厅科技攻关项目(2013C33062)
【分类号】：TP212.91
【正文快照】： 被动式目标监测以其隐蔽性在地面、低空非合作目标定位上有较大的潜力,在军事国防应用中有着重要价值.阵列信号处理技术是被动式目标定位中的一种主要方法:利用多个传感器形成阵列,通过复杂而巧妙的信号处理方法提供精确的目标定向, 继而利用多个阵列的测向结果实现高精度的

【共引文献】