基于DM6437的压缩感知1/f噪声估计

基于压缩感知及稀疏分解的数据估计,将采集到的含高斯白噪声的1/f噪声数据信号传输至数字信号处理器TMS320DM6437系统,利用其自带小波函数进行小波分解稀疏化,通过压缩感知重构估计1/f分型信号,并尝试改变迭代次数优化估计效果,计算参数γ值并输出。仿真表明,DM6437系统可以很好地利用压缩感知及稀疏分解技术估计出1/f分型信号,大大优化了硬件检测1/f噪声的方法。     

基于贝叶斯检验模型的压缩感知算法及应用

针对正交匹配追踪(OMP)算法需设置冗余的支撑集,导致信号重构时运算量变大、抗噪性能和重构性能变差等问题,提出了一种基于贝叶斯模型的OMP(BOMP,bayesian orthogonal matching pursuit)算法。首先利用贝叶斯检验模型和OMP算法合理去除支撑集中的冗余部分,得到相等或略大于信号真实稀疏度的支撑集;其次构建BOMP的信号重构算法;最后将算法应用于ISAR成像。仿真和实测数据结果表明,由于本文算法可近似估计到信号的真实稀疏度,因此具有更好的抗噪性能以及重构精度,相应的运算量也明显减少。     

基于压缩感知理论的图像重构技术

通过CS理论在工程应用上典型的正交匹配追踪算法,实现了一维信号和二维图像的精确重构,针对该方法中出现对整幅图像进行采样计算时需要大量的观测矩阵存储空间,并且重构过程中耗费了大量的时间等问题,提出了一种基于OMP算法的改进方案,将图像进行分块压缩感知。通过实验分析,以上问题得到了解决,重构图像的质量在没有增加计算复杂度的前提下也得到了提高。     

大功率InGaAsP/GaAs量子阱半导体激光器的直流和1/f噪声性质

对大功率InGaAsP/GaAs量子阱(QW)半导体激光器(LD)的直流(DC)特性和小注入下的低频噪声(LFN)特性进行了实验研究.DC检测发现,V-J和I dV/dI-I可以对LD的电流泄漏作出判断.LFN检测发现,小注入下的1/f低频电压噪声幅值Bv(I)∝I<'βv>.理论分析和老化实验均表明,电流指数βv与载流子输运和电流泄漏机制之间有很好的相关性,存在电流泄漏和无辐射复合的器件其|βv|较小,可靠性较差.     

低偏置电流下大功率半导体激光器低频电噪声特性

测量了大功率InGaAsP/GaAs量子阱半导体激光器在五十分之一阈值电流下的电压低频噪声功率谱密度.实验结果显示,激光器的低频电噪声呈现1/f噪声,在不同的偏置电流范围内,1/f噪声幅度随电流的变化关系不同,整体上随偏置电流的增大而减小,实验中并未发现g-r噪声.结合低偏置电流时激光器动态电阻的大小,给出了1/f噪声的模型,分析了在低偏置电流下的1/f噪声主要来自有源区和漏电电阻,其幅度的大小及其随偏置电流的变化趋势与激光器的可靠性有密切的关系.     

基于压缩感知的空时自适应动目标参数估计

该文针对空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing, STAP)中目标参数估计问题,提出一种基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)技术的估计方法,该方法根据目标信号在空时域的稀疏特性,利用CS技术实现目标信号重构从而估计出目标参数。为了解决稀疏恢复有效性与参数估计精度之间的矛盾,该文构造较小维数的基字典以确保基字典中各原子向量之间相关性尽可能小,并将此时得到的目标参数作为粗估值;接着在以粗估结果为邻域的区间内进行局部寻优,得到精确的估计结果。仿真结果证实了所提方法的有效性。     

基于压缩转发的协作MIMO雷达成像算法

以实现地面目标的快速、高分辨率成像为目的,本文提出了一种基于压缩感知和协作通信技术的解决方案。在分析压缩感知理论和传统协作MIMO雷达成像算法的基础上,提出了基于匹配滤波器的协作MIMO雷达回波信号的稀疏表示方法和用于恢复重构的基函数,并建立了基于压缩转发的协作MIMO雷达系统模型。该系统主要由收发雷达、转发节点和压缩感知成像处理中心组成,转发节点利用模拟/信息转换(AIC)测量框架将雷达回波数据压缩后转发,压缩感知成像处理中心接收到各转发节点转发的数据后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行距离向压缩和方位向压缩,从而实现快速、高分辨率成像。仿真结果表明,该方法比传统MIMO雷达对各转发节点的传输负荷要求低,成像速度快,目标旁瓣低,成像效果好。      

LTE-A基于压缩感知的信道估计

针对在多普勒环境下LTE-A(改进的长期演进)系统时频域二维稀疏信道的特性,根据导频在时频域的分布以及二者之间的相关性,通过将搜索空间分解为时域上OFDM(正交频分复用)符号间和频域上子载波间范围,提出了一种基于OMP(正交匹配追踪)算法改进压缩感知的信道估计。仿真结果表明,改进的OMP算法较原始算法具有更低的MSE(均方误差)。     

基于压缩感知的窄带干扰重构与消除

提出了一种基于压缩感知的TDS-OFDM系统窄带干扰重构方法,通过利用相邻TDS-OFDM帧头的差分采样建立压缩感知模型,能够在不依赖信道估计及在高频谱效率的条件下,精确恢复窄带干扰信号并予以消除,显著提升传输系统传输鲁棒性。     

基于压缩感知的信号重构

压缩感知是针对稀疏或可压缩信号,在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论,采用该理论,可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题,介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构,并对正交匹配追踪(OMP)重构算法性能作了分析。     

稀疏L型阵中基于压缩感知的角度估计方法

利用二级Nested阵来构建稀疏L型阵列,针对此阵列,提出了基于压缩感知的角度估计方法。该方法通过计算接收数据的自相关协方差矩阵并向量化,然后进行重排序和去冗余,得到虚拟阵列的入射角信息。该虚拟阵列的长度远远大于实际物理阵列的长度,因而相比同物理阵元的均匀L型阵,阵列孔径和自由度明显增大。最后利用正交匹配追踪技术对虚拟阵列的l1范数约束问题进行求解,并完成二维角度的配对。计算机仿真表明,所提算法具有更高的信源分辨力,并且在高信噪比、高快拍数、大角度间隔条件下,具有更好的估计性能。     

基于压缩感知的信道反馈重构

在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基于压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)开发高效的信道状态信息(Channel State Information,CSI) 反馈方案是现在研究的热点。针对现有的基于CS的信道反馈重构算法——正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法存在重构时间长、数据量大可能会无法适用的不足,提出了一种改进的OMP算法,即广义正交匹配追踪(Generalized OMP,GOMP)算法对CSI进行高效重构。仿真结果表明,GOMP算法在重构精确度上高于OMP算法,特别是在较低的压缩比下优势更为突出;而且由于迭代次数减少,需要的重构时间也显著减少。     

一种基于正交匹配追踪的压缩感知信号检测算法

针对当前压缩感知信号检测算法没有充分利用稀疏系数幅值信息的不足,提出了一种新的检测算法。从正交匹配追踪算法切入,通过深入分析归一化残差的变化信息,提出归一化余差概念,建立了一种基于归一化残差和归一化余差二维判决的信号检测算法。仿真结果表明,算法的有效检测阈值区间随着信噪比的降低而不断减小,且在信噪比为-8 dB、压缩比为0.25时,该算法的检测概率仍能满足要求,具备较好的适应性。     

基于压缩感知的伪随机等效采样信号重构

伪随机等效采样利用采样周期数与采样点数间的互质关系使各采样点均匀复现于同一周期,从而达到较高的等效采样速率。然而为了精确重构出原始信号,需大量采样数据,因此导致采样时间过长,实时性能差。针对上述问题,提出了一种基于压缩感知理论的伪随机等效采样信号重构方法,通过构造伪随机等效采样观测矩阵并选择离散傅里叶变换基建立稀疏重构模型,然后利用压缩感知中的正交匹配追踪算法求解该模型,从而重构出原始信号。仿真实验表明,所提方法在采样点个数40时,重构成功率达99.73%。     

激光二极管1/f噪声峰及其产生机理的研究

对42只大功率InGaAsP/GaAs量子阱(QW)激光二极管(LD)低频1/f噪声幅值(Bv)在小注入下(10-6～10-3A)的变化规律进行了研究.实验结果表明,器件在足够小的注入电流下可观察到完整的1/f噪声峰(Bv峰).理论分析和实验结果均表明,Bv峰是LD非线性占优势的标志且其位置与并联线性泄漏程度密切相关,并联线性泄漏会导致Bv峰右移.理论分析还表明,Bv峰右侧的1/f噪声源于有源区,Bv峰左侧的1/f噪声源于有源区周边的线性并联结构,该研究为电流泄漏的噪声诊断提供了理论依据.     

基于压缩感知的超分辨率图像重建

针对传统的超分辨率(SR)图像重建方法需要多幅亚 像素图像配准带来的配准误差以及高成本问题,本文将目前迅速发展的压缩感知(CS)理论 引入SR成像,利用大多数自然图像普遍具有的稀疏性,提出一种基于CS的单幅图像SR重建方 法, 不需要其它任何额外的信息采集,可以在单次拍摄条件下捕获的充分数据实现图像 的SR重建。模拟实验表明,本文提出的方法在重建效果和重建时间方面显著优于耦合字典学 习(CDT)方法,在主观视觉质量及其客观信噪比(SNR)度量 方面都具有优势,且实现方法较为简单,具有重要的应用前景。     

OFDM系统中基于压缩传感理论的信道估计算法

信道估计是OFDM系统中的一项关键技术,信道估计质量的好坏对整个系统的性能有重要的影响。传统的最小均方算法对稀疏信道进行估计时存在精确性差的缺陷。本文利用信道冲激响应的稀疏性,提出了一种基于近似l₀范数的信道估计算法。该算法用三种函数逼近l₀范数,应用梯度下降法和梯度投影算法获得代价函数的最优解,从而得到信道的最稀疏解。仿真实验结果表明:在相同条件下,与基于l₁范数的信道估计算法比较,本文算法的收敛速度快,估计值信噪比高,且均方误差小。      

基于残差重构的分布式视频压缩感知

为了改进分布式视频压缩感知方案的性能,提出了一种基于残差重构的分布式视频压缩感知方案。该方案在编码端逐帧独立进行测量,在解码端依靠视频信号的时域相关性提升重构信号质量。首先,对关键帧独立进行重构;其次,利用已重构关键帧做运动估计/运动补偿以生成非关键帧的边信息;接下来,对边信息采用与编码端相同的测量矩阵进行测量并计算测量残差值;最后,采用全变分最小化重构残差信号值并将其与边信息相加生成最终的重构图像。实验结果表明,在相同采样率下,与已有的分布式视频压缩感知方案相比,提出的方案可获得2.8 dB以上的峰值信噪比增益。     

1/f noise and material defects in HgCdTe diodes

1/f noise is measured on long wavelength diodes as a function of device geometry, band gap, temperature, diode bias, and anneal temperature for a Te-rich CdTe passivation layer. The results show that for these diodes the 1/f noise is a bulk phenomena due to the modulation of generation recombination current associated with defects formed by the interdiffusion of Te-rich CdTe, and that these defects are located in the junction region. No 1/f noise is observed for the lowest interdiffusion anneal temperature.