一种基于压缩感知的MR成像的新方法

FCSA(Fast Composite Splitting Algorithm)是一种用压缩感知理论进行MR重建的有效算法,它在重构时间和图像重构质量上相比其他算法有明显优势.但是,当算法选择不同的参数时,重建效果不稳定.本文对该算法进行了改进,以减少由人为选择不同的参数所带来的对重建效果的影响.实验表明,改进后的算法在参数选择不同时,重建效果都能够得到保证.     

认知无线电网络中压缩协作频谱感知

低频谱利用率条件下的信道状态向量具有稀疏性,为降低认知无线电网络中各个认知用户的频谱感知冗余,基于压缩感知技术提出了一种低复杂度的协作频谱感知方法. 仿真结果表明,通过稀疏观测矩阵提高了单个认知用户感知过程的速度和效率;在融合中心对观测数据进行重构过程中使用因子图迭代算法,大幅降低了计算难度;同时可以根据认知网络中的频率使用情况,自适应调整认知用户的感知点数,确保整个网络的高效感知.     

基于贝叶斯压缩感知多目标定位算法

针对室内多目标基于无线信号强度定位中的数据采集和精确度问题,引入基于贝叶斯压缩感知和拉普拉斯先验模型算法,从而满足在达到所需定位精确度的同时降低网络系统开销。所提出的方法是基于接收信号强度来感知位置变化,各移动设备上利用随机投影对接收到的信号强度进行压缩并传输,在采集中心通过基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知重构算法并结合最大似然函数法和迭代逼近法计算出各移动设备的位置。仿真结果表明了利用贝叶斯压缩感知重构算法实现室内多个移动设备的定位具有较高精确度,与orthogonal matching pursuit(OMP)重构算法相比较其定位精度至少提高了52.2%,与basis pursuit(BP)重构算法相比较至少提高了13.7%。     

基于压缩感知理论的宽带多用户认知系统合作检测

利用信道相关估计、压缩采样以及基追踪的信号重构理论,并应用平均一致算法实现了多用户合作检测。在瑞利衰落信道环境中,将本文算法与传统能量检测算法进行了仿真比较。仿真结果表明:与传统能量检测算法相比,本文算法在较低信噪比环境中,使用较少的采样数量即可获得较好的检测性能;同时,当认知用户增加时,检测性能也有所提高。     

利用压缩感知的逆合成孔径激光雷达成像新方法

受限于激光调制技术,在较长的积累时间内,逆合成孔径成像激光雷达发射脉冲之间的相干性难以保持,导致方位向散焦,影响成像效果．为此提出了一种在较短相干积累时间内,利用较少回波数据实现同等分辨率的瞬时成像算法．此算法利用压缩感知理论,将逆合成孔径成像激光雷达成像问题转换为利用正交基压缩感知重构稀疏信号的问题,通过优化求解的方式对目标像优化重建,且在低信噪比时通过构造权矩阵,提高算法对目标像的恢复性能．室内逆合成孔径成像激光雷达验证系统实测数据验证了算法的可行性和有效性．     

基于分布式压缩感知的宽带协作频谱感知算法

针对认知无线电中传统的宽带压缩频谱感知算法计算复杂度高、检测实时性差的缺点,提出基于分布式压缩感知信道能量观测差值的宽带协作频谱感知算法。该算法无需重构T+1时刻的信号频谱,只需重构T+1时刻与T时刻的信道能量差值,进而得到T+1时刻的信道能量;另外,为减少深衰落、阴影衰落等不利因素的影响,采用多个次用户协作频谱感知。数值分析表明,该算法所需的平均感知时耗为直接重构T+1时刻的信道能量算法的50%左右,且获得了检测概率大于0.95的检测性能。     

一种基于压缩采样的多用户联合宽带频谱感知方法

在理想的认知无线电系统中,认知用户能够同时感知很宽的频带,而受限于前端器件的物理性能,实时全频带检测很难实现.针对这一问题,文章提出一种基于压缩采样的宽带频谱感知方法.首先设计了一种集中式多认知用户分组并行压缩采样架构,使每个认知用户只需要一个低速率AD转换器即可实现宽带频谱感知中的模拟信号高速采样.另外,根据压缩采样理论,该方法充分利用了主用户信号在频域上的稀疏性,基站只需要远少于奈奎斯特采样点数的观测值即可对主用户信号的频域信息进行恢复,并通过恢复出的信息对频谱占用状态进行判定.仿真结果表明,该压缩检测算法相比于传统能量检测具有较高的系统检测概率和较短的检测时间,且只需要10%的存储单元.     

单比特协作压缩频谱感知

提出了一种低开销的协作压缩频谱感知方案,其中每个认知用户利用单比特量化获取压缩采样值的符号信息作为测量值. 融合中心收到不同认知用户的符号信息后,利用2种联合感知算法来确定频谱的占用情况. 仿真结果表明,新方案具有较好的感知性能,不仅优于独立感知方案,而且在低信噪比时优于多比特量化感知方案.     

基于压缩感知的协作感知无线电频谱检测

在感知无线电中传统的频谱检测一般是基于奈奎斯特采样定理,在采样时会浪费采样资源产生一些冗余数据.为节约采样资源,采用压缩感知理论对感知无线电频谱进行检测.同时,还采用了多用户协作进行频谱检测来提升频谱检测的有效性.仿真实验表明,采用压缩感知进行多用户协作频谱检测是确实可行的,其既可以节约采样资源又可以增强频谱检测有效性...     

利用压缩感知的短孔径高分辨ISAR成像方法

压缩感知理论揭示：对于稀疏信号可以利用非常有限的观测数据对信号本身进行精确恢复．基于此思路提出了一种利用短孔径有限数据实现高分辨逆合成孔径雷达成像的新方法,将逆合成孔径雷达成像转换为利用正交基重构稀疏信号的问题,然后利用压缩感知对目标像高分辨优化重建．同时,根据压缩感知理论对新成像方法的分辨率理论上界进行了推导．对舰船和机动飞机的实测数据的处理结果验证了新方法的有效性和稳健性．     

Micro-Doppler Parameter Estimation Method Based on Compressed Sensing

A micro-Doppler parameter estimation method based on compressed sensing theory is proposed in this paper. The micro-Doppler parameter estimation algorithm was improved for micro-motion targets with translation in this paper. Relatively ideal micro-Doppler parameter estimation results were obtained. The proposed micro-Doppler parameter estimation was compared with the traditional micro-Doppler parameter estimation algorithm. Requirements for return signal length were analyzed with this new algorithm and its performance was also analyzed in various environments with different SNR.     

压缩传感非稀疏宽带频谱导频检测方法

为了突破频谱稀疏性对压缩传感技术的限制,提出了一种基于压缩传感的频谱检测方法,在保证对主用户的干扰不超过指定门限的前提下,通过对目标频段的主用户信号和导频信号在频域进行线性运算,保留频谱空洞处的导频分量,把对非稀疏的主用户信号的恢复转化为对稀疏导频信号的恢复.该方法解决了认知无线电宽带频谱检测中,压缩传感技术在主用户信号非稀疏时的失效问题.仿真结果表明,导频检测方法可以对非稀疏频谱的频谱空洞位置进行准确检测.     

基于压缩感知的煤矿井下语音通信系统

介绍了煤矿井下语音通信系统的发展现状,指出了现行的语音通信系统具有编码算法复杂的缺点。将压缩感知理论引入到煤矿井下语音通信系统中,提出一种压缩感知编解码与传统编解码相混合的编解码方法。最后通过实验仿真了基于压缩感知的语音重构,从重构结果的MOS评分可以看出该算法降低了井下终端的编码复杂度,节约了终端的能耗,延长了其生存时间,基本与MP3的压缩效果相当。证明了该算法可以很好的应用于煤矿井下语音通信系统中。     

基于压缩感知的雷达信号分选方法

针对复杂电磁环境下,大量的信号在时间、空间、频谱发生随机交叠时,现有分选方法很难进行分辨的问题,提出了一种基于压缩感知理论的雷达信号分选算法.该算法将信号的样本空间作为稀疏字典,将待分选的雷达信号进行稀疏表示,以少量的观测数据就能获取信号的全部信息,从而对雷达信号进行有效的分选.仿真结果表明,该算法能对大量时频交叠信号进行快速分选,且在低信噪比下也能取得较理想的效果.     

基于认知无线电的LTE系统频谱感知方法

提出一种认知无线电技术框架下LTE系统中femtocell的频谱感知方法. 在该方法中, femtocell对上行频谱进行能量检测, 通过一种两步决策的频谱感知技术, 发现周围正在承载业务的macrocell用户, 并进一步对其承载的业务类型进行识别, 根据不同的业务类型, 调整感知周期, 使其在femtocell取得的吞吐量和耗费的感知能量之间进行有效折中. 仿真结果表明, 该方法可在控制对macrocell用户的干扰和控制感知开销的情况下, 提高femtocell小区的吞吐量, 提高系统性能.     

基于压缩感知的码片内多径时延估计

针对码片内多径时延难以估计的问题,结合PN序列的伪随机特性和一般信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种基于压缩感知的时延估计算法,将时延估计问题转化为稀疏向量的估计问题。利用压缩感知方法估计稀疏向量,对向量只有稀疏度要求,而对向量中非零值的位置没有任何要求,所以本文提出的算法对码片内多径具有分辨能力。通过仿真实验验证了文中提出的算法在低信噪比下对码片内多径时延估计具有鲁棒性,并且得出了算法运算量与稀疏向量维数之间的关系。     

基于优化内积模型的压缩感知快速重构算法

针对压缩感知理论中现有重构算法耗时过长的问题,提出一种基于优化内积模型的快速重构算法,且理论推导了迭代停止条件.该算法在重构的每次迭代过程中,仅在第1次迭代时采用传感矩阵与余量的矩阵求内积运算,在后续的迭代中则通过向量运算代替矩阵求内积的运算,迭代停止时只需进行一次最小二乘法即可获得重构信号.仿真结果表明,提出的快速重构算法在保证重构信号性能的基础上,大大减少了重构时间.