基于压缩感知的mMTC系统信道估计

为解决海量机器类通信（massive machine-type communications,mMTC）上行传输中活跃用户设备检测和信道估计问题,提出一种基于分布式多矢量测量的子空间追踪（distributed multiple measurement vector subspace pursuit,DMMV-SP）算法.采用免授权海量随机接入的方案,以降低海量机器类通信的时延和信号开销.考虑多载波传输方案并结合子空间追踪算法,利用接收天线和子载波存在的结构稀疏性,检测活跃用户设备的同时进行信道估计.通过计算检测错误概率以及均方误差对活跃用户设备检测和信道估计性能进行评估.仿真结果显示,提出的DMMV-SP算法相较于传统正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit,OMP）算法取得更理想的结果.      

基于单层小波变换的自适应压缩感知图像处理

文章在未知二维图像的稀疏度的情况下,提出了基于单层小波变换的自适应压缩感知算法,保留其中的低频系数,只针对高频系数进行测量。在小波变换把二维图像分成低低、低高、高低和高高的4块之后,利用稀疏度自适应匹配追踪算法,分别对其中包含在低高块中的列、高低块中的行、高高块整体中的那些高频系数进行恢复,再进行小波逆变换重构图像。仿真结果表明,与原来的单层小波变换的非自适应压缩感知算法相比,该算法解决了稀疏度未知情况下的图像恢复问题,而且重构图像质量也得到很好的保证,例如在相同的采样率下,新算法与原算法之间的PSNR相差不过2dB。     

MIMO-OFDM系统中基于RAMP及其改进的稀疏信道估计算法

研究了在MIMO-OFDM系统中的稀疏信道估计问题。将正则化稀疏度自适应匹配追踪算法（RAMP）运用到MIMO-OFDM稀疏信道估计中,并对该算法的迭代结束条件加以改进,取残差的能量之差小于设定的阈值来终止迭代过程,更加准确地估计出信道稀疏度,进而提高了稀疏信道的估计精度。仿真结果表明,在MIMO-OFDM系统中,相比RAMP算法与稀疏度自适应匹配追踪算法（SAMP）,改进算法能够获得更好的MSE性能,在不需要稀疏度的前提下达到了与正交匹配追踪算法（OMP）算法相似的MSE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。     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

角度域和时延域联合稀疏信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统在双选信道下信道估计问题,以及挖掘信道在时延域和角度域的联合稀疏特性,提出了一种新的基于压缩感知的联合稀疏信道估计方案.首先,基于基扩展模型,将信道估计建模为结构化压缩感知问题,随后基于压缩感知模型,提出了两种新的贪婪算法,有效地恢复了时变信道参数.其中两步同时正交匹配追踪(TS-SOMP)算法先在时延域中找到所有非零抽头位置,然后估计非零角度域系数.两环同时正交匹配追踪(TLSOMP)算法包括内外两个循环,在外部循环中找到一个非零抽头位置后,即可直接在内部循环求解非零角度域系数.最后,给出了归一化均方误差(NMSE)的仿真曲线,验证了本算法的有效性.     

基于块分割的新型压缩感知算法

针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.     

基于GOMP及其改进的OFDM系统稀疏信道估计

研究在正交频分复用（OFDM）系统的稀疏信道估计问题.由于在许多通信系统中信道具有稀疏性,因此可以把信道估计问题转化为稀疏信号的恢复问题,应用压缩感知理论求解,把现有的恢复算法——广义正交匹配追踪算法（GOMP）运用到信道估计中,并对它加以改进.仿真结果表明,与广义正交匹配追踪算法（GOMP）相比,正交匹配追踪算法（OMP）运行时间少,计算复杂度低,但是估计的最小均方误差略差.为了进一步提高该算法的性能,提出了改进的广义正交匹配追踪算法,性能得到了较大的提高.      

基于树型冗余字典正交匹配追踪的信号稀疏分解

结合树型结构和正交匹配追踪算法,提出一种信号稀疏分解的新方法.该方法的基本思想是在基于树型结构的匹配搜索过程中引入正交化过程,其中树型结构可以快速有效地实现稀疏分解,正交匹配追踪算法提高了信号分解的收敛速度和稀疏性.对语音和地震信号的测试实验结果表明,该算法能以较快的速度收敛到零.     

基于压缩感知和虚警概率的电力线脉冲噪声抑制方法

针对OFDM电力线通信中噪声抑制方法依赖于脉冲噪声特征参数及脉冲噪声稀疏度的问题,提出一种基于压缩感知和虚警概率的宽带电力线脉冲噪声抑制算法.该算法利用OFDM零子载波观测脉冲噪声投影,采用基追踪降噪方法对脉冲噪声进行粗估计,并设计基于虚警概率的自适应脉冲噪声检测门限,根据门限得到粗估计的脉冲噪声支撑集,在支撑集上通过最小二乘方法对脉冲噪声幅度进行重构,接收信号减去估计的脉冲噪声可得到去噪的OFDM信号.仿真结果表明,提出的算法在未知脉冲噪声稀疏度的情况下可以对噪声信号进行重构,算法的性能优于传统压缩感知及非线性去噪方法,能可靠有效的对宽带电力线脉冲噪声进行抑制.     

MIMO-OFDM中稀疏度自适应的信道估计方法

将压缩感知应用在稀疏度未知的多天线正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIM0-OFDM)系统信道估计中,提出一种2级阈值的变步长自适应匹配追踪(variable step size adaptive matching pursuit,VssAMP)算法,利用残差值确定第1级阈值调整稀疏度步长,提高信道稀疏度的估计精确度,利用噪声能量和信噪比(signal to noise ratio,SNR)确定第2级阈值控制算法迭代条件,降低小信噪比时信道重构误差.理论分析和仿真结果表明,该算法减小了初始步长对信道稀疏度估计精确度的影响,解决了VssAMP算法阈值难以确定的问题,相比原算法提高了信道估计精确度.     

基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

基于迭代用户选择的合作频谱感知算法

针对认知无线电中经典频谱感知算法 (能量检测、算术几何平均、信号特征值子空间、最大特征值检测)存在不同程度缺陷的问题,为了进一步提高频谱感知算法的检测性能,提出了基于迭代用户选择(iterative user selection, IUS)的合作频谱感知算法。该算法先对参与合作感知的全部认知用户进行选择,然后在选出的部分用户频谱观测数据的基础上,生成全局检验统计量(global decision statistic, GTS),以此做出授权用户(primary user, PU)信号是否存在的全局判决。仿真结果显示,在虚警概率保持不变的情况下,进行迭代用户选择后,合作频谱感知的检测概率要优于未进行用户选择时的算法。与经典频谱感知算法相比较, IUS的合作频谱感知算法不需要任何先验信息,且以较少的频谱观测数据达到较好的检测性能。     

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。     

基于OS-SASP算法的欠定盲源分离

针对基于稀疏分量分析的欠定盲源分离问题,提出一种基于优化支撑的稀疏度自适应子空间追踪(OS-SASP)算法.通过引入自适应思想,克服传统子空间追踪(SP)算法对稀疏度的依赖;同时在迭代开始之前通过离散余弦变换的能量集中特性确定最小支撑集的大小,对最小支撑集求并集获得优化支撑集,优化支撑集联合迭代过程中的候选集来定位最佳原子,提高源信号的恢复精度.仿真结果表明,OS-SASP算法在一维稀疏信号与语音信号的欠定盲源恢复过程中表现出良好的性能.     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.     

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

基于局部性质的改进正交匹配追踪算法

正交匹配追踪算法是一种重要的压缩感知重构算法,针对正交匹配追踪算法中当前信号的最优估计,每一个采样点都有它的局部性质,且相邻采样点之间必然相互影响.本文基于局部性质,对正交匹配追踪算法进行改进,提高了对稀疏参数的估计精度,实现了信号的重构,实验证明了该方法的有效性.     

基于块目标的频率步进连续波探地雷达压缩感知重建算法

压缩感知理论对于解决频率步进连续波探地雷达信号处理过程中存在的采样速率高、存储数据量大、信号处理时间长等问题具有重要意义. 针对雷达探测中块目标物体在探测区域不满足稀疏性的问题,提出一种适合块目标的压缩感知重构模型.利用某些稀疏正交基对块目标进行稀疏化处理使其满足稀疏性,将字典矩阵与稀疏矩阵结合形成适用于块目标物体的新观测矩阵,再通过压缩感知凸优化算法求解稀疏化系数,最后把该系数通过稀疏变换得到块目标的反射系数.通过实验仿真验证该方法的可行性,与未稀疏化处理的压缩感知重构模型相比具有更高的精度和分辨率.     

改进的子空间匹配追踪导波信号识别方法

针对子空间匹配追踪计算复杂的缺点,提出一种改进的子空间匹配追踪（MSMP）方法.采用线调频小波函数作为匹配原子,选用微分进化算法（DEA）实现改进的子空间匹配追踪方法.利用29kHz t（0,1）导波对含缺陷的铝管进行检测实验,采用MSMP对检测信号进行匹配分解与重构.将匹配结果与基于微分进化算法的匹配追踪（MP）及基于t算子的进化规划算法（tEP）的正交匹配追踪（OMP）所得结果进行比较,并比较了基于DEA的MSMP和MP,基于tEP的OMP匹配所得参数.结果发现：重构所得信号质量明显提高,基于DEA的MSMP和MP方法匹配所得参数均能比较准确地反映缺陷位置以及激励信号的中心频率,基于DEA的MSMP匹配所得的参数更加准确且耗时更短,改进的方法可有效识别管道导波无损检测信号并定位缺陷.