基于改进稀疏度估计模型的压缩感知去噪算法

针对带有高斯白噪声的宽带信号,提出改进基于二项分布的稀疏度估计模型,使其能够适用于带有噪声的信号,并根据稀疏度上界确定采样数目以保证信号能够被准确重构;利用估计的稀疏度上界,改进自适应阈值去噪算法,降低噪声折叠对信号重构的影响。仿真表明,对带有高斯白噪声的宽带稀疏信号,所提算法能够较为准确地估计出稀疏度上界,在保证信号重构精度的前提下,减少了采样数目,同时也降低了自适应阈值去噪算法的计算开销。     

基于修正压缩感知的信道估计算法

针对稀疏信道在两个OFDM符号间变化缓慢的特性,利用宽带稀疏信道分簇特性,提出了一种修正分簇自适应正则匹配追踪(MOD-CRAMP)压缩感知信道估计算法.该算法在原有基于压缩感知稀疏信道估计算法的基础上,加入信道的先验信息.同时,利用前次估计的索引值作为当前估计的支撑,并采用正则化的思想对候选支撑集进行2次筛选,从而达到信道的精确重构.仿真结果表明,该算法比传统的OMP算法、CRAMP算法及MODOMP算法均具有更好的估计性能.     

改进的压缩感知重构算法研究

为了对未知稀疏度信号、特殊信号、含噪声信号进行准确重构,提出一种改进的压缩感知重构算法——预测正交匹配追踪算法。提出的算法通过所选支撑集内原子总数、信号间能量差以及残差共同预测并选择所需原子。预测正交匹配追踪算法能够在稀疏度未知的情况下自适应地对块稀疏信号、噪声信号及图片信号进行准确重构。实验结果表明,在相同条件下,改进后的算法提高了重构质量,减少运行时间。     

语音自适应压缩采样匹配追踪重构算法

基于小波分解下的语音压缩编码与重构框架,研究分析了含噪情况下贪婪算法的重构性能和抗噪性能,提出了一种改进的自适应压缩采样匹配追踪算法(ACoSaMP).该算法可在稀疏度未知的情况下,通过设置可变步长分阶段实现对稀疏度的逼近.同时,在每次迭代过程中,用最小二乘法对残差信号进行估计,代替传统CoSaMP算法对整个信号的估计.最后用小波去噪法对合成语音进行处理.实验结果表明:不同压缩比下,该算法的主客观重构效果均优于现有同类算法,对噪声有较强的鲁棒性.     

改进的压缩感知重构方法

为了在稀疏度未知的情况下重构信号,并且解决SAMP框架下的步长选择难题,提出一种新的稀疏度估计方式,以及一种新的压缩感知重构算法——步长自适应匹配追踪算法。该算法通过新的方式估计稀疏度,采用估计出的稀疏度作为初始步长,重构信号间能量差作为改变步长的方法,使得信号能在稀疏度未知的条件下,自适应的重构信号。实验结果表明,本算法能够较好地重构信号,保证重构质量的同时提高重构速度。     

基于动态组稀疏重构的频谱感知算法

针对认知无线电网络中宽带频谱感知问题,提出了一种基于主用户信号频谱结构的频谱感知算法,简称为DGS-SS算法.该算法首先利用压缩感知理论对信号进行欠采样,然后利用主用户信号频谱的组稀疏结构修正重构过程中的频谱和残差支撑集,从而能够加快重构主用户信号频谱的收敛速度,而且也能够提高主用户信号频谱的重构精度,最后利用重构信号频谱给出频谱空穴的有效检测.仿真结果表明,所提算法不仅能在低压缩比下精确重建信号频谱,而且对噪声变化具有更强的鲁棒性,从而有效地提高了频谱感知性能.     

一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法

压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。     

基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测

针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性,基于贝叶斯压缩感知(BCS)的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计.将贝叶斯压缩感知应用于认知无线电宽带压缩频谱检测,利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测.研究了基于期望最大化算法和相关向量机模型的多任务BCS参数估计.仿真结果表明:相比于传统单任务BCS重构方法,多任务BCS在节点能耗与网络带宽受限的条件下,通过对估计参数的合理优化,在较低压缩比区域可实现重构均方误差的快速收敛,且检测性能随着任务数的增加而提高.当感知数据相关性从25%增加到75%,且任务数一定时,所提方法的重构观测数明显下降,宽带频谱检测性能显著提高.     

基于压缩感知的宽带频谱检测

压缩感知是近年来提出的一种针对稀疏信号处理的新方法,其核心是将压缩与采样同步进行,由于信号的投影测量数据量远小于传统方法的数据量,突破了香农采样定理瓶颈从而使得高分辨率信号采集成为可能。频谱感知技术是认知无线电中关键技术之一,它要求次用户在短时间内快速检测出主用户的频谱占用情况。利用认知无线电中频谱的稀疏性,将压缩感知技术用于宽带信号频谱检测,通过少量的压缩数据能够判断频谱是否空闲是一种有效解决这个问题的方法。文中首先建立宽带频谱压缩感知的模型,并提出一种多感知节点多尺度检测算法。该方法将频谱检测分为两个步骤,即粗检测和细检测。在第一步的宽带粗检测过程中,文中分别就高、低信噪比环境下做出讨论,提出了相应的去噪办法;在进一步子带细检测过程中,推导并论证了压缩感知非重构检测算法。仿真结果证实了文中算法的有效性与可行性。     

宽带压缩频谱感知非稀疏保护策略

针对频谱非稀疏情况下宽带压缩频谱感知性能下降的问题,提出一种基于信号重构模型参数分析的频谱非稀疏保护策略,该策略根据次用户接收到的相邻三帧信号之间的相关系数的大小动态判断宽带压缩频谱感知正确与否.首先建立基于高斯分层概率的宽带压缩信号模型对压缩重构进行分析,在此基础上综合考虑重构各帧信号模型参数的相关系数与频谱稀疏性之间的关系,设计一种认知用户能够根据信号模型参数相关系数的大小制定频谱稀疏与否的判决条件,进而制定保护措施.仿真结果表明:所提保护策略可以有效检测到由频谱非稀疏导致的宽带压缩频谱感知错误,降低对主用户的干扰概率.     

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。     

航道多载波的通信时延与多普勒频移联合估计

针对海上航道立体监测系统中水声信道高斯噪声和对称α稳定(SαS,Symmetric α Stable) 脉冲噪声干扰的复杂环境,以基带OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplering）水声通信系统的发射信号作为研究对象,提出了一种基于分数低阶循环模糊函数的多循环频率时延与多普勒频移联合估计算法．该方法将分数低阶矩与循环平稳特性相结合,能够在SαS脉冲噪声条件下检测信号的循环平稳特性．仿真结果表明:在脉冲噪声和干扰环境中该算法均能稳定工作,估计性能优于基于二阶循环模糊函数．     

MIMO PLC系统中脉冲噪声消除方法

电力线通信(power line communication, PLC)中,脉冲噪声严重影响通信的可靠性,如何有效消除脉冲噪声对系统的影响是目前电力线通信急需解决的问题。提出一种在多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)PLC系统中脉冲噪声消除方法,在时域通过设置最优阈值对高幅度脉冲噪声进行置零。在频域通过迭代法结合空频分组码(space frequency block code, SFBC)消除低幅度脉冲噪声,该步骤是先进行硬判决检测,利用空频分组码空间和频域的分集增益,检测出可靠性更高的符号;用频域的接收信号减去重构的经过信道的信号来重构出剩余的脉冲噪声;在时域减去剩余的脉冲噪声,1次迭代过程完成。经过1次迭代后已经消除部分脉冲噪声,多次迭代则系统性能将明显提升。仿真结果表明,该算法相比传统的脉冲噪声消除算法性能提升了1.46 dB,使脉冲噪声对系统性能的影响明显减小。     

CO-OFDM 系统中基于线性预处理的新相位噪声抑制算法

针对相干光正交频分复用（coherent optical orthogonal frequency division multiplexing,CO-OFDM）系统中相位噪声引起的载波间干扰（inter-carrier interference,ICI）问题,提出了一种基于线性预处理的新判决反馈相位噪声抑制算法。该新算法改进了线性预处理部分,利用循环前缀与OFDM符号固有的相关性,在时域进行简单的线性组合运算,充分利用了OFDM符号中冗余信息。仿真分析表明,在激光器线宽为200 kHz且误码率（bit error rate, BER）为10－4时,与判决反馈相位噪声抑制算法和一次迭代的判决反馈相位噪声抑制算法相比,该新算法BER曲线的信噪比（signal to noise ratio,SNR）分别改善了3 dB和1 dB,有效地降低由ICI引起的错误平层。     

电力线双向中继通信中基于估计转发和门限近似的PLNC算法

编码协作技术可提高电力线远距离通信的性能。为了满足非对称电力线双向中继系统的要求,论文针对中继脉冲噪声,提出了一种基于中继概率密度函数的估计转发和门限近似的物理层网络编码算法。首先分析了中继信号的概率密度分布,推导了中继编码信号的均值和方差公式;接着分析了不同信道参数下中继概率密度函数的平层特性,利用门限法对多维信号进行了简化近似。最后针对提出的算法进行了算法仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性和可靠性,并存在最优化的功率分配因子。     

Dynamic multi-user detection scheme based on CVA-SSAOMP algorithm in uplink grant-free NOMA

In the uplink grant-free non-orthogonal multiple access(NOMA) scenario,since the active user at the sender has a structured sparsity transmission characteristic,the compressive sensing recovery algorithm is initially applied to the joint detection of the active user and the transmitted data.However,the existing compressed sensing recovery algorithms with unknown sparsity often require noise power or signal-to-noise ratio(SNR) as the priori conditions,which greatly reduces the algorithm adaptability in multi-user detection.Therefore,an algorithm based on cross validation aided structured sparsity adaptive orthogonal matching pursuit(CVA-SSAOMP) is proposed to realize multi-user detection in dynamic change communication scenario of channel state information(CSI).The proposed algorithm transforms the structured sparsity model into a block sparse model,and without the priori conditions above,the cross validation method in the field of statistics and machine learning is used to adaptively estimate the sparsity of active user through the residual update of cross validation.The simulation results show that,compared with the traditional orthogonal matching pursuit(OMP) algorithm,subspace pursuit(SP) algorithm and cross validation aided block sparsity adaptive subspace pursuit(CVA-BSASP) algorithm,the proposed algorithm can effectively improve the accurate estimation of the sparsity of active user and the performance of system bit error ratio(BER),and has the advantage of low-complexity.     

基于卡尔曼滤波压缩感知的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统采样速率过高的难题,利用超宽带信道冲击响应的稀疏性,提出了一种基于卡尔曼滤波压缩感知的时变信道估计算法.通过将直接序列调制的超宽带发送信号进行下采样,建立压缩感知的数学模型,接收端通过卡尔曼滤波压缩感知的重构算法对信道的冲击响应进行重构.仿真结果表明,对于时变的超宽带信道采用卡尔曼滤波压缩感知算法,不仅可以有效降低采样点数,而且提高了信道估计的准确性.     

OFDM电力线通信系统的自动增益控制方法

电力线信道具有噪声强、衰减大的特点,信号通过信道后变化剧烈,OFDM电力线通信系统需要有效的增益控制策略。本文设计了一种两级调整结构的自动增益控制（AGC, auto gain control）方法,通过采用两级环路滤波能够有效应对信号突变,保证AGC的收敛速度和稳定性。同时加入能量检测单元,有效降低系统待机功耗。仿真结果表明,两级调整结构的AGC具有更好的收敛特性,能够满足电力线通信的要求。     

OFDM中基于DFT信道估计的改进算法

在正交频分复用(OFDM)系统的估计算法中,基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计因其算法实现简单,性能又优于最小二乘法(LS),常常用于实际OFDM系统中.传统的DFT算法中通常只抑制了信号中循环前缀(CP)外的噪声,并没有消除循环前缀内的噪声.提出了一种改进型算法,该算法通过加窗降低系统中频谱泄露现象,并对噪声进行估计修正,考虑到CP范围内外的噪声分布情况,设置了一个新的阈值点来抑制样本内的噪声.仿真结果表明:该算法较传统的DFT估计算法性能更好,更进一步地改善了系统误码率,能获取准确的信道信息.