压缩感知的UWB信道盲估计算法

针对超宽带系统采样速率过高难以实现的问题,利用信道稀疏性提出一种基于压缩感知的盲信道估计算法。将接收信号通过一个随机测量矩阵,利用测量信号的一阶统计量建立压缩感知的数学模型,最后利用正交匹配追踪(OMP)算法重构得到估计信道。算法只需很少测量值就可估计出信道,节省了大量的模数转换(ADC)资源,使系统实现成为可能。仿真结果表明算法具有良好的估计性能,且算法的误比特率(BER)性能相比利用准确信道只有2～3dB的差距。     

超宽带通信压缩感知信道估计与信号检测方法

针对超宽带信号在采样速率过高时难以采样的问题,利用信号稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计和信号检测算法(CS算法).将信号重复送入随机滤波器后发送,对接收信号进行欠采样,利用调制信号、滤波器、信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型,从而可采用基追踪算法实现信道估计和信号检测.仿真结果表明,CS算法所需的采样数据量仅为最小二乘算法的1/3或更少,而在中等信噪比(15~25 dB)的情况下,估计性能可以提高约4.5 dB,且可以准确检测出原始信号.     

一种非合作超宽带信道盲估计算法

为了解决非合作多通道室内通信环境中的超宽带信道先验信息难以获得、信道稀疏度弱的问题,提出了基于盲压缩感知的信道估计方法,以求进一步改善超宽带信道估计性能。盲压缩估计过程不依赖信道先验信息,采用稀疏编码与正交基更新交替迭代来获得稀疏矩阵和正交基;然后通过优化乘积得到重构信道,实现非合作超宽带系统信道估计。相对于传统方法,盲压缩感知理论提高了信道估计精度及模数转换速率,并且具有较好的抗噪声干扰能力。通过实验结果可知,该方法有效地克服了噪声干扰,降低了均方误差,在理想环境下,重构误差接近10~(-11)。     

一种基于压缩感知的图像去马赛克算法

文中提出了一种基于分块压缩感知的图像去马赛克算法.该算法首先将Bayer色彩滤镜阵列采样值等效为压缩感知理论中感知矩阵采样所得的压缩数据.其次通过结合Bayer色彩滤镜阵列自身特点训练分块稀疏字典.最后在训练所得稀疏字典的基础上利用分块压缩感知重构算法便可精确重构出Bayer色彩滤镜阵列采样结果.由于训练所得稀疏字典能有效降低与Bayer色彩滤镜采样阵列之间的相关性,因此文中所提出的图像去马赛克算法能有效对单一Bayer色彩滤镜阵列采样值进行重构.通过实验验证表明：新的图像去马赛克算法明显优于传统插值算法,重构所得彩色图像在去除假色影响的同时能完整保留原始图像的细节信息.     

结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知结构振动信号重构

为缓解结构健康实时监测中因为海量数据导致的数据采集、存储和传输成本高的问题，采用压缩感知理论结合迭代阈值法对数据进行压缩采样；然后用多任务贝叶斯压缩感知重构算法，通过少量采样数据恢复原始信号.利用吉安大桥的现场环境振动试验数据，验证结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法的有效性及可行性.研究结果表明，相比于传统的正交匹配追踪算法、单任务贝叶斯压缩感知算法和多任务贝叶斯压缩感知算法，利用结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法计算得到的重构信号与原始信号吻合度更好，性能更优.     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.     

认知无线电中基于压缩感知的非重构频谱检测算法

基于压缩感知的频谱感知研究多是要重构出原始信号,而重构的精确度却直接影响到频谱检测的效果,为降低由此因素而造成的低检测率以及计算复杂度,提出一种在压缩感知框架下的非重构频谱检测算法,将信道划分为多个小信道,依次感知每个小信道,得出所划分信道组的采样协方差矩阵,再与能量检测算法结合分析最终得到每个小信道中的占用情况。对不同的压缩率、信噪比以及用户数分别进行仿真,仿真的结果表明,当压缩率在30%以上和信噪比在-6 d B以上时检测效果较为理想,且多用户的情况下检测概率更高。相对于重构算法,本算法的检测概率更高,计算复杂度更低,检测时间也更短。     

基于压缩感知的图像重构GUI系统

本文利用MATLAB平台设计了基于压缩感知的图像重构GUI系统,针对不同的变换基、测量矩阵、重构算法对图像的压缩采样及重构进行了比较和讨论,其中变换基包括小波变换基和离散余弦变换基;测量矩阵包括随机矩阵如高斯矩阵和贝努利矩阵,以及确定矩阵如哈达玛矩阵和托普利兹矩阵;重构算法包括正交匹配追踪算法和压缩采样匹配追踪算法.并通过峰值信噪比PSNR衡量了图像重构的性能.该GUI系统能够为基于压缩感知的图像重构提供直观的实现平台.     

基于卡尔曼滤波改进压缩感知算法的车辆目标跟踪

针对传统的基于压缩感知技术的目标跟踪算法存在的跟踪漂移问题，提出了一种采用改进压缩感知算法和卡尔曼滤波方法相结合的车辆目标跟踪算法. 首先，通过传统压缩感知目标跟踪算法识别出本帧目标存在概率最大的区域得到观测值； 其次，利用卡尔曼滤波预测本帧的跟踪轨迹得到预测值，通过卡尔曼滤波增益系数对预测值与观测值进行修正，获得最终目标跟踪结果； 最后，在修正后的目标区域周围进行正负样本采样以实现朴素贝叶斯分类器更新，进而实现目标跟踪轨迹的实时更新. 通过实验室试验以及野外实测验证了所提方法的可行性，相较于基于压缩感知技术的目标跟踪算法，本文所提方法的跟踪结果平均误差分别降低了48%和89%，跟踪轨迹更加趋近车辆真实运动轨迹.     

基于分数时延信道模型的低复杂度信道估计方法

由于多载波系统无线信道固有的稀疏特性,压缩感知技术(compressed sensing,CS)已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率.然而,传统的时域普通采样方法会导致信道恢复字典不够精细,无法精确反映传输信道路径特性.针对这一问题,提出采用多径稀疏分数时延信道模型来模拟OFDM系统的无线多径信道,利用在接收端进行时域过采样方法细化信道恢复字典以提高信道估计精度.同时,针对过采样引起的压缩感知测量矩阵的扩大而导致重构算法的复杂度增加的问题提出采用广义正交匹配追踪算法(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)以降低计算复杂度.仿真结果表明接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且采用的GOMP算法能将传统的OMP算法的复杂度降低近80％,验证了所采用的信道估计方法的可靠性和有效性.     

基于压缩信号特征值分解的超宽带码序列估计算法

针对脉冲超宽带通信中码序列盲估计问题,根据超宽带信号为时域极窄脉冲这一主要特点,提出了一种适于较低采样率下基于特征值分解的码序列盲估计算法。结合压缩传感理论,首先利用压缩测量矩阵将信号维度降低,然后按字符周期将接收到的UWB信号截取成若干等长的时间窗,分段积累得到压缩后信号协方差矩阵的估计值,进而通过对于协方差矩阵的特征值分解得到码序列的估计,同时进一步根据所得特征值得到接收信号符号帧级的时间偏移量估计。实验验证表明,该方法可以以较低采样率,在低信噪比条件下较好地完成接收信号的码序列估计。     

基于压缩感知的自适应加权匹配追踪算法

压缩感知（compressed sensing,CS）技术通过减少发射导频数来提高频谱的利用率。将CS技术应用于导频辅助的稀疏度未知的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信道估计中,提出一种自适应加权匹配追踪（CS-based adaptive weighting &matching pursuit,AWMP）算法。该算法使用自适应加权、匹配追踪的方法估计信道时域脉冲响应,按照估计信噪比和匹配原则,利用多次迭代进行自适应加权和寻找最佳稀疏度,实现未知信道稀疏度与信噪比的情况下,准确估计信道信息。仿真验证表明,与传统的信道估计算法相比,采用基于AWMP的信道估计方法,能够利用较少的导频信息获得更低的误码率和均方误差。     

低压电力线载波通信压缩感知信道估计方法

针对低压电力线载波通信多径信道,建立了正交频分复用(OFDM)基带传输系统和低压电力线载波通信多径信道传输特性模型,并根据传输特性模型与模型参数,实验得出了低压电力线载波通信信道的冲击响应 h(n);在此基础上,分析推导了满足压缩感知条件的 OFDM 低压电力线载波通信多径传输数学模型,提出了低压电力线载波通信压缩感知信道估计方法,解决了最小二乘(LS)信道估计方法和最小均方误差(MMSE)信道估计方法精度差的缺点。 实验结果表明:在采用相同导频数 128 和相同信噪比 SNR 为 14 dB 的情况下,压缩感知(CS)信道估计方法与 LS 及 MMSE 信道估计方法中较优者相比,得出的信道均方误差降低 16 dB,接收端的误码率降低 3 倍,并且随着信噪比的增加性能提升更明显。     

一种基于压缩感知的OFDM信道估计中确定性导频方案

基于压缩感知的OFDM信道估计方法通过充分利用信道冲激响应在时域的稀疏特性,在感知矩阵满足可重构条件下,能近似完美的重构信道并显著降低导频开销。本文基于感知矩阵相关系数最小化准则,设计了一种最优的确定性导频方案,在无虚子载波的OFDM系统中采用正交匹配跟踪算法时实现了与随机导频方案相同的信道估计性能,而在实际的存在大量虚子载波的OFDM系统中获得比随机导频方案更优的性能。     

TDCS的压缩感知稀疏信道估计方法

为充分利用变换域通信系统高速无线传输时信道表现出来的稀疏多径传输特性,提高TDCS的信道估计精度,提出一种基于压缩感知的TDCS稀疏信道估计方法。针对TDCS设计了一种导频图案,该导频图案设计的数据帧结构保证了TDCS信号授权用户的正交性,且其构造的测量矩阵具有较低的互相关特性;利用Dantzig Selector重构稀疏信道冲激响应值。基于COST207乡村信道模型的仿真表明:新方法可有效降低稀疏信道估计的均方误差,在误比特率为0.002时可获得比最小二乘估计方法高约1dB的性能增益。     

非理想载波同步下的OFDM快衰落信道估计

针对非理想载波同步下的正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)系统,提出一种快衰落信道估计算法.首先,提出一种紧凑型广义信道冲击响应(generalized channel impulse response,G-CIR)自相关矩阵的对角化方法,使其随机性仅体现在对角阵中;然后,提出一种紧凑型G-CIR矩阵的压缩表示方法及其等效信道模型,减少了待估计元素个数;最后,利用最小二乘(least square,LS)估计器估计出压缩后的信道,从而实现了非理想载波同步下的OFDM快衰落信道估计.仿真结果表明,该算法能对非理想载波同步下的快衰落信道进行有效估计,并且提高了误码率(bit error rate,BER)性能。     

基于压缩感知的非线性 OFDM 系统迭代信道估计算法

针对因非线性失真引起的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能下降的问题,提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统迭代信道估计算法。在算法实现过程中,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,将导频信息作为观测矩阵进行压缩感知信道估计,再将所得信道信息看作观测矩阵进行压缩感知非线性失真估计,进而对信号进行非线性补偿,并逐步循环迭代至算法收敛。仿真表明,在稀疏信道下,该算法在较少的迭代次数下即可有效减小非线性失真对信道估计的影响,且比现有方法性能更优,仿真证明了该方法在性能上的优越性。     

高斯混合粒子滤波器在静基座捷联惯导系统初始对准中的应用

为解决传统粒子滤波算法中影响状态估计性能的采样枯竭问题,提出一种高斯混合粒子滤波(GMPF)算法,基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,采用加权EM算法取代传统粒子滤波的再采样过程,减弱了采样枯竭的影响,增强了算法的估计性能.对捷联惯导系统静基座大方位失准角初始对准的仿真结果表明,该算法的估计精度优于扩展卡尔曼滤波.