无线数据传输的压缩感知重构算法研究
发布时间：2021-02-10 21:06
无线数据传输中可能存在数据丢失的状况,这给无线数据传输的精确度和稳定性带来了极大的挑战。将新兴的压缩感知技术应用于无线数据传输中,就可以在无线信号发生一定丢失的情况下,以一定的精度重构出原始的无线信号。为了提高信号重构的精度,本文深入研究压缩感知技术,成功进行了压缩感知中匹配追踪重构算法和基追踪重构算法的改进,并对其进行仿真分析;最后完成了系统的软硬件设计和验证实验。论文提出了系统总体方案,并完成观测矩阵与稀疏矩阵的优化设计和信号的编码设计。在传统无线数据传输系统的基础上,提出无线数据传输的压缩感知系统总体方案;通过仿真实验数据的分析优化观测矩阵和稀疏矩阵的设计,同时完成了信号数据点的位置信息编码工作。提出了改进的匹配追踪重构算法—分段变阈值匹配追踪算法。根据传统的匹配追踪算法和它对加噪稀疏信号的重构表现,提出了以分段和变阈值的方式改进匹配追踪算法,使得在同一信噪比下总能取得最优的重构精度。同时将算法的应用向铁路机车信号推广,成功完成了该信号的高精度重构。提出了改进的基追踪算法数学模型。根据铁路机车工程信号的特点和传统的基追踪算法对其进行重构的效果,通过添加扰动和修改优化目标的方式改进...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1范数算法"> 1.2.1 最小l1范数算法
1.2.2 匹配追踪类算法
1.2.3 迭代阈值算法
1.2.4 梯度类算法
1.2.5 控制系统的实现方法
1.3 本文主要研究内容
2 无线数据传输的压缩感知系统及数据预处理
2.1 无线数据传输的压缩感知系统
2.2 原信号的选择
2.3 观测矩阵的设计
2.4 观测信号的编/解码
2.5 稀疏矩阵的设计
2.6 本章小结
3 匹配追踪算法及其改进
3.1 匹配追踪类算法
0范数模型"> 3.1.1 最小l0范数模型
3.1.2 匹配追踪算法
3.2 理想稀疏信号仿真实验
3.3 改进匹配追踪算法
3.3.1 加噪稀疏信号仿真实验
3.3.2 不合理的固定迭代阈值
3.3.3 改进匹配追踪算法
3.4 工程信号仿真实验
3.5 本章小结
4 基追踪算法及其改进
4.1 基追踪算法
4.1.1 基追踪的数学模型
4.1.2 单纯形法
4.2 理想稀疏信号仿真实验
4.3 工程信号仿真实验
4.3.1 传统基追踪算法的应用
4.3.2 改进的基追踪算法
4.4 四种压缩感知重构算法的比较
4.5 本章小结
5 压缩感知系统的实现及试验结果分析
5.1 压缩感知系统硬件选型
5.2 压缩感知系统软件设计
5.2.1 系统软件总体设计
5.2.2 基于STM32的软件设计
5.3 系统实现及运行效果分析
5.4 本章小结
6 结论
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]具有随机丢包的无线网络控制系统仿真研究[J]. 许培,陈其工,葛愿. 安徽工程大学学报. 2013(03)
[2]基于压缩感知理论的缺失地震数据重构方法[J]. 徐明华,李瑞,路交通,蒙杉,龚幸林. 吉林大学学报(地球科学版). 2013(01)
[3]压缩感知自适应观测矩阵设计[J]. 赵玉娟,郑宝玉,陈守宁. 信号处理. 2012(12)
[4]压缩感知的自适应冗余字典及其图像恢复方法研究[J]. 蒋业文,于昕梅. 中山大学学报(自然科学版). 2012(06)
[5]压缩感知中四种贪婪类算法重构信号性能研究[J]. 裴文炯,李少东,杨军. 空军雷达学院学报. 2012(05)
[6]压缩感知中稀疏分解和重构精度改进的一种方法[J]. 赵玉娟,郑宝玉. 信号处理. 2012(05)
[7]压缩感知在Micro-CT图像超分辨重建中的应用[J]. 王丽艳,韦志辉,罗守华,顾宁. 中国图象图形学报. 2012(04)
[8]基于语音信号稀疏性的FDICA初始化和后处理方法[J]. 马峰,张宁,戴礼荣. 数据采集与处理. 2012(02)
[9]压缩感知理论在光学成像中的应用[J]. 肖龙龙,刘昆,韩大鹏,刘吉英. 应用光学. 2012(01)
[10]基于压缩感知的后退型自适应匹配追踪算法[J]. 方红,杨海蓉. 计算机工程与应用. 2012(09)
博士论文
[1]宽带无线通信中压缩感知技术的研究[D]. 谭云.北京邮电大学 2016
硕士论文
[1]基于压缩感知的PSK信号调制模式识别方法[D]. 蒋伟明.电子科技大学 2016
[2]基于压缩感知的语音信号处理与应用[D]. 许佳佳.陕西师范大学 2015
[3]基于压缩感知磁共振成像技术的研究[D]. 吴章洪.四川师范大学 2014
[4]基于压缩感知的信号重建算法研究[D]. 周灿梅.北京交通大学 2010
本文编号：3027986
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1范数算法"> 1.2.1 最小l1范数算法
1.2.2 匹配追踪类算法
1.2.3 迭代阈值算法
1.2.4 梯度类算法
1.2.5 控制系统的实现方法
1.3 本文主要研究内容
2 无线数据传输的压缩感知系统及数据预处理
2.1 无线数据传输的压缩感知系统
2.2 原信号的选择
2.3 观测矩阵的设计
2.4 观测信号的编/解码
2.5 稀疏矩阵的设计
2.6 本章小结
3 匹配追踪算法及其改进
3.1 匹配追踪类算法
0范数模型"> 3.1.1 最小l0范数模型
3.1.2 匹配追踪算法
3.2 理想稀疏信号仿真实验
3.3 改进匹配追踪算法
3.3.1 加噪稀疏信号仿真实验
3.3.2 不合理的固定迭代阈值
3.3.3 改进匹配追踪算法
3.4 工程信号仿真实验
3.5 本章小结
4 基追踪算法及其改进
4.1 基追踪算法
4.1.1 基追踪的数学模型
4.1.2 单纯形法
4.2 理想稀疏信号仿真实验
4.3 工程信号仿真实验
4.3.1 传统基追踪算法的应用
4.3.2 改进的基追踪算法
4.4 四种压缩感知重构算法的比较
4.5 本章小结
5 压缩感知系统的实现及试验结果分析
5.1 压缩感知系统硬件选型
5.2 压缩感知系统软件设计
5.2.1 系统软件总体设计
5.2.2 基于STM32的软件设计
5.3 系统实现及运行效果分析
5.4 本章小结
6 结论
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
【参考文献】：
期刊论文
[1]具有随机丢包的无线网络控制系统仿真研究[J]. 许培,陈其工,葛愿. 安徽工程大学学报. 2013(03)
[2]基于压缩感知理论的缺失地震数据重构方法[J]. 徐明华,李瑞,路交通,蒙杉,龚幸林. 吉林大学学报(地球科学版). 2013(01)
[3]压缩感知自适应观测矩阵设计[J]. 赵玉娟,郑宝玉,陈守宁. 信号处理. 2012(12)
[4]压缩感知的自适应冗余字典及其图像恢复方法研究[J]. 蒋业文,于昕梅. 中山大学学报(自然科学版). 2012(06)
[5]压缩感知中四种贪婪类算法重构信号性能研究[J]. 裴文炯,李少东,杨军. 空军雷达学院学报. 2012(05)
[6]压缩感知中稀疏分解和重构精度改进的一种方法[J]. 赵玉娟,郑宝玉. 信号处理. 2012(05)
[7]压缩感知在Micro-CT图像超分辨重建中的应用[J]. 王丽艳,韦志辉,罗守华,顾宁. 中国图象图形学报. 2012(04)
[8]基于语音信号稀疏性的FDICA初始化和后处理方法[J]. 马峰,张宁,戴礼荣. 数据采集与处理. 2012(02)
[9]压缩感知理论在光学成像中的应用[J]. 肖龙龙,刘昆,韩大鹏,刘吉英. 应用光学. 2012(01)
[10]基于压缩感知的后退型自适应匹配追踪算法[J]. 方红,杨海蓉. 计算机工程与应用. 2012(09)
博士论文
[1]宽带无线通信中压缩感知技术的研究[D]. 谭云.北京邮电大学 2016
硕士论文
[1]基于压缩感知的PSK信号调制模式识别方法[D]. 蒋伟明.电子科技大学 2016
[2]基于压缩感知的语音信号处理与应用[D]. 许佳佳.陕西师范大学 2015
[3]基于压缩感知磁共振成像技术的研究[D]. 吴章洪.四川师范大学 2014
[4]基于压缩感知的信号重建算法研究[D]. 周灿梅.北京交通大学 2010
本文编号：3027986
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