动态稀疏频谱的自适应压缩感知与跟踪算法研究

发布时间：2017-07-31 04:24

  本文关键词：动态稀疏频谱的自适应压缩感知与跟踪算法研究

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【摘要】：在宽带频谱感知、通信侦察等应用中信号稀疏度往往是动态变化的。首先证明了重构误差随压缩比的增加单调减小,在此基础上,提出了一种压缩比随频谱稀疏度自适应调整的压缩采样新算法。新算法由压缩采样与压缩比自适应调整两部分组成,其中,压缩采样部分用于恢复原信号,并估计恢复信号与原信号之间的误差;压缩比自适应部分根据误差与压缩比之间的近似线性函数关系,自适应调整下一时刻的压缩比。计算机仿真结果表明:新算法能够以近似"最优"的压缩比对稀疏度慢变的频谱进行有效感知,并跟踪频谱稀疏度的变化;与传统压缩采样方法相比,在保证频谱感知精度的前提下,新算法能够总体上进一步显著降低采样速率。
【作者单位】： 南京电讯技术研究所;国防信息学院;南京航空航天大学;
【关键词】： 自适应压缩采样 动态稀疏信号 频谱感知 跟踪
【基金】：国家自然科学基金青年基金(61401505) 江苏省自然科学基金青年基金(BK20130069) 通信信息控制和安全技术重点实验室基金(9140C130306130C13060) 中国博士后科学基金特别资助(2013T60914);中国博士后科学基金面上资助(2012M521853) 江苏省博士后科研资助计划(1201076C)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言压缩采样(Compressive Sampling,CS)或压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论的基本思想是对稀疏信号或可压缩信号,以远低于奈奎斯特速率的采样速率进行全局观测,然后用适当的重构算法从观测值中还原出原始信号,其显著优势是在几乎不丢失信息的条件下,大大降低采样速率[1

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本文编号：597497