基于特征值能量的盲信号检测方法

针对低信噪比下电子侦察机接收到的多分量信号的盲检测问题,提出了一种基于特征值能量的盲信号检测算法.该算法首先计算归一化特征值,然后进行信号子空间维数估计,构建检验统计量表达式,进而研究了扰动分布,从而确定给定虚警概率下的检测门限,实现信号的盲检测.理论分析和仿真结果表明,该算法对多分量信号尤其是时频重叠的多分量信号适应...     

基于压缩感知的通信信号频谱检测方法

频谱感知是无线通信网络中提高频谱利用率的关键。针对现有通信信号频谱检测方法抗噪性低的问题,文中提出一种基于压缩感知的频谱检测方法。该方法首先利用压缩感知理论对通信信号的宽频带进行稀疏采样,其次采用改进的平滑范数重构算法对信号循环谱进行重构,提高了信号循环谱的重构性能,最后在循环谱域实现频谱检测。仿真实验结果表明,改进的平滑范数重构算法对信号的重构精度优于正交匹配追踪算法,压缩感知信号频谱检测算法的抗噪性优于传统能量检测算法。     

基于随机解调器压缩采样的宽带频谱检测方法

宽带频谱检测的目的是完成对宽频段内信号的检测。在Nyquist采样理论下,为瞬时覆盖这么宽的带宽会对模数转换器（ADC,analog—to-digital）的采样率提出过高要求。研究了基于随机解调器压缩采样的宽带频谱检测方法。该方法能够以低于Nyquist采样率的速率完成对宽频段的采样,降低了ADC的负担。仿真结果表明,在频谱满足稀疏性的条件下,所研究的方法能够较准确检测宽频段内的各个信号。     

基于特征值分析的通信信号快速盲检测方法

 对中频通信信号的协方差矩阵进行特征值分解,根据特征值在信号子空间和噪声子空间的分布差异,提出了基于特征值分析的快速盲检测方法.推导了信噪比与检测量之间的关系,进而对检测性能进行了理论分析,并分析了算法的计算复杂度.对MPSK、MQAM、MFSK等常用通信信号的仿真实验表明,在虚警概率小于1%、信噪比为-10dB时,盲检测概率均可达到90%以上.     

基于循环谱理论的弱信号检测及特征参数估计

研究了循环平稳信号的基本特性,通过分析通信系统中典型信号的循环平稳特性,得到了循环平稳的特征参数循环频率和信号特征参数的关系。在此基础上研究了该理论在通信领域的具体应用,提出了应用谱相关理论完成弱信号检测及信号特征参数（信号载频、码元速率）的估计方案,仿真实验结果表明,在-17dB的条件下能够进行信号的无误检测,可在-10dB条件下进行特征参数的无误估计。     

一种雷达信号的单样本压缩采样方法

本文提出了一种雷达信号的单样本压缩采样方法。该方法在多相随机子采样FFT的模拟信息转换器（Analog to Information Converter,AIC）方案的基础上进行了改进,利用了雷达信号多个连续脉冲相关性较强的特点,提出了一种单样本压缩采样AIC,单个脉冲通过该AIC压缩得到单个样本值,实现了对稀疏信号的压缩采样。此方法降低了硬件电路复杂度,提高了压缩率,能够实现对雷达目标的位置和速度等参数的准确估计。仿真实验验证了此方法的有效性。      

基于压缩感知的循环平稳特征检测方法

在认知无线电中,传统的循环平稳特征检测技术为了达到理想的感知效果,需要大量的数据采样点,导致其感知过程复杂度大,感知时间长.针对此问题,提出了一种基于压缩感知的改进循环平稳特征检测方法,该算法利用信号循环自相关函数(Cyclic Autocorrelation Function,CAF)的稀疏特性,基于分段平均的时变自相关函数估计值,通过压缩感知技术重构二维CAF矩阵,再根据重构结果实现循环平稳特征检测.该方法不仅可有效降低计算复杂度和检测时间,而且提高了二维CAF的估计精度.仿真结果表明该方法的检测性能优于基于经典CAF估计的循环平稳特征检测技术.     

瑞利信道下基于信号采样自相关的信号检测技术

信号检测技术是认知无线电中的首要及关键技术之一。为了提高低信噪比条件下的信号检测性能,采用基于接收信号采样自相关的检测方法来进行授权用户信号检测,并用捕获的数字电视信号以及随机产生的二相相移键控信号作为信号源,在MATLAB中进行信号检测仿真。仿真结果表明,在瑞利衰落信道以及低信噪比(特别是信噪比≤–14 dB)情况下,该检测方法与传统的能量检测方法相比,有较好的检测性能。此外,该检测方法中被检测信号相关性程度对检测概率也有一定影响。     

基于压缩感知的信号检测方法

提出了一种基于压缩感知思想的信号检测方法。该方法首先将信道估计转化为非完全信号重构,实现了信道估计的动态可调整,降低了信道估计的复杂度;然后利用信道估计的结果对压缩采样后的信号进行压缩Rake合并,使得Rake合并的实现复杂度更低;最后对压缩相关且合并后的数据进行判断。理论分析和仿真结果表明了该方法的有效性和可靠性。     

基于压缩采样的UHF相关跳频检测技术

相关跳频(差分跳频)通信技术已成功地应用到短波(HF)通信中,但要想在超高频(UHF)频段应用该技术目前还存在诸多的困难.研究了在UHF频段对频域稀疏的宽频段信号结合稀疏分解的方法,提出了一种基于压缩采样理论的信号检测算法.仿真结果表明,该方法能成功用于跳频信号的频率检测和数据解调,并从中分离出所需的参数信息.     

用于压缩采样信号重建的回溯正则化自适应匹配追踪算法

正则化正交匹配追踪算法是一种广泛被使用的压缩感知重构算法,但其需要已知信号的稀疏度。针对这一缺点,本文提出一种回溯正则化自适应匹配追踪算法。该算法基于正则化正交匹配追踪算法进行改进,首先采用设置模糊阈值的方式初始化选取一些原子,然后对其进行正则化,最后采用回溯的方式删掉个别错误的原子。在每次迭代中,不断更新支撑集的同时扩大支撑集,以逐步逼近信号的稀疏度。实验结果表明,在相同的测试条件下,改进后的算法与其他贪婪算法相比,无论是对一维稀疏信号还是二维图像,均取得了更好的重建效果,且运行时间也比较适中。      

MIMO Radar Using Compressive Sampling

A multiple-input multiple-output (MIMO) radar system is proposed for obtaining angle and Doppler information on potential targets. Transmitters and receivers are nodes of a small scale wireless network and are assumed to be randomly scattered on a disk. The transmit nodes transmit uncorrelated waveforms. Each receive node applies compressive sampling to the received signal to obtain a small number of samples, which the node subsequently forwards to a fusion center. Assuming that the targets are sparsely located in the angle-Doppler space, based on the samples forwarded by the receive nodes the fusion center formulates an $ell_{1}$ -optimization problem, the solution of which yields target angle and Doppler information. The proposed approach achieves the superior resolution of MIMO radar with far fewer samples than required by other approaches. This implies power savings during the communication phase between the receive nodes and the fusion center. Performance in the presence of a jammer is analyzed for the case of slowly moving targets. Issues related to forming the basis matrix that spans the angle-Doppler space, and for selecting a grid for that space are discussed. Extensive simulation results are provided to demonstrate the performance of the proposed approach at difference jammer and noise levels.      

一种新型的扩频测控信号压缩采样结构

压缩感知理论能解决航天测控领域中扩频信号高带宽引发的采样压力和数据量过大的问题,压缩采样是压缩感知理论的主要应用之一,为降低前端信号采样压力和后端信号处理压力提供了一种新的途径。针对航天测控领域中最常见的直接序列扩频信号的压缩采样技术展开研究,提出了分段并行式随机重叠采样结构,并推导出采样结构的测量矩阵,结合信号的稀疏基利用匹配追踪算法对采样值进行重构。仿真实验表明,提出的采样结构能很好地适应高带宽扩频测控信号的压缩采样,能以较高的概率从低速的压缩采样值中恢复出原信号,相较于其他压缩采样结构在重构率、计算复杂度及稳定性方面具有较为显著的优势。     

一种压缩采样中的稀疏度自适应子空间追踪算法

 针对压缩采样中未知稀疏度的信号,本文提出一种自适应子空间追踪算法.首先,采用了一种基于匹配测试的估计方法获取稀疏度的估计值,再通过子空间追踪重构信号.若子空间追踪不能成功重构,则通过渐近增加信号稀疏度的方法实施估计,而上述过程可描述为在弱匹配原则下新原子的选取过程.仿真结果表明,本文的算法可以准确有效重构信号,同时运算量也较低.     

基于稀疏系数特征的压缩感知信号检测算法

基于压缩感知理论我们可以直接处理少量的压缩采样数据从而完成感兴趣目标信号的检测任务。目前经典的压缩感知信号检测算法中,作为判决依据的特征值仅利用稀疏系数的幅值信息,而且这种算法的阈值选择通常需要消耗大量的时间。针对这个问题,提出一种基于稀疏系数特征信息的检测算法,算法充分利用稀疏系数的幅值信息和位置信息,根据部分重构得到的稀疏系数特征信息相关性完成目标信号的检测。实验结果表明,与原算法相比,该算法在保证检测性能的同时大大缩减了检测时间。     

多频带信号压缩采样的回溯SOMP重构方法

针对多频带信号在调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter,MWC）系统下的压缩采样,提出了一种基于回溯思想的多频带信号SOMP（Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit）重构算法,该方法利用回溯思想和最小均方准则进行信号支撑频带搜索,从而重构源信号。相比传统方法,该算法不需要已知信号载频信息,且算法复杂度低,正确重构概率高。通过对实际中不同多频带信号MWC采样系统下的仿真实验表明,该方法具有良好的适用性。     

用于压缩感知信号重建的SL0改进算法

SL0算法是一种基于近似l₀范数的压缩感知信号重建算法,其思想是用一个光滑函数来近似l₀范数,然后求解一个优化问题。目前采用的光滑函数都是高斯函数族,文中突破了以往采用高斯函数族近似l₀范数,提出了采用复合三角函数作为近似估计l₀范数的函数,然后结合修正牛顿法和阻尼牛顿法提出一种更精确的重建算法DNSL0。实验结果表明,在相同测试环境下,DNSL0算法在峰值信噪比和匹配度方面比SL0算法和NSL0算法都有了大幅提高。     

基于压缩感知的定位新型UWB信号抽样方法

Ultra-wide-band (UWB) signals are suitable for localization, since their high time resolution can provide precise time of arrival (TOA) estimation. However, one major challenge in UWB signal processing is the requirement of high sampling rate which leads to complicated signal processing and expensive hardware. In this paper, we present a novel UWB signal sampling method called UWB signal sampling via temporal sparsity (USSTS). Its sampling rate is much lower than Nyquist rate. Moreover, it is implemented in one step and no extra processing unit is needed. Simulation results show that USSTS can not recover the signal precisely, but for the use in localization, the accuracy of TOA estimation is the same as that in traditional methods. Therefore, USSTS gives a novel and effective solution for the use of UWB signals in localization.     

一种基于双图案的卫星信号能量检测粗同步方法

PMF-FFT(Partial Matched Filters-Fast Fourier Transform)算法具有优秀的同步性能,但需要采用较短的搜索步长来保证其性能.在卫星通信环境下,很难在功率和处理能力受限的情况下使用这样的算法进行信号检测.本文提出了一种基于跳频和跳码扩频双图案的能量检测算法,该算法能够以符号...     

基于压缩感知的外辐射源雷达目标检测

外辐射源雷达是利用电视、广播等非合作照射源对运动目标进行探测、定位和跟踪的雷达系统。由于目标回波信号功率微弱,淹没在直达波、多径杂波以及接收机热噪声中,一般需要通过杂波对消和相干积累来检测目标。考虑到回波信号互模糊函数在距离-多普勒域的稀疏性,建立了基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的外辐射源雷达目标检测模型。该模型对辐射源信号形式没有要求,不需要杂波对消,并且在强目标存在的情况下不影响对弱目标的检测。仿真结果表明:基于该模型的方法在性能上与常规方法相当,并且在强目标存在时也能有效检测到弱目标。