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针对分布式多输入多输出系统中的多频偏估计问题进行了研究,提出一种多分量调制信号的高分辨率频率盲估计方法。该方法避免了直接对多分量调制信号进行稀疏表示,无需导频等先验信息,避免传统频率估计方法中的内插、去相位混叠等处理,可一次性精确估计出所有信号频率。通过正定盲源分离方法从接收信号中分离出多个源信号,经过盲去调制处理,将其转换成多单频信号,根据多单频信号的稀疏表示,利用一个随机的压缩矩阵对信号进行压缩,再在压缩域中通过 模优化重构该稀疏信号,获得频率估计。仿真结果表明,与现有算法相比,所提方法可在少数据量、低信噪比下获得高精度估计性能,可在5dB时达到1e-6的平均均方误差。 相似文献
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经典加权子空间拟合算法需进行多维非线性优化,初始参数的难以设置和较大的计算量限制了其应用。结合压缩感知理论,本文提出了一种基于改进贝叶斯压缩感知的子空间拟合DOA估计新方法。该方法首先通过低复杂度的子空间分解算法PASTd估计信号加权子空间,进而基于入射信号的空域稀疏性,将信号子空间拟合建模为多测量值稀疏重构问题,并应用贝叶斯压缩感知算法进行求解。算法在贝叶斯压缩感知的迭代求解中引入了基于相对阈值判决的基消除机制,加快收敛速度的同时避免了矩阵奇异问题。仿真结果表明本文算法在低信噪比、小快拍情况下空间分辨率优于MUSIC和l1-SVD算法,可直接用于相干源的估计,并对信源数目的估计误差具有较强鲁棒性。 相似文献
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针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(Off-Grid)DOA估计方法(OGCMR).首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计.数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR(SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度. 相似文献
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基于压缩感知理论,测量了在不重构情况下线性调频信号的频率。算法根据信号的稀疏表示建立原子库,利用AIC(Analog-to-Information Conversion)技术完成对信号的压缩采样,在压缩域利用正交匹配追踪的算法进而优化重构稀疏系数,寻找出系数最大值所在的位置,而原子库中该位置原子的频率参量即为线性调频信号的频率参量。该方法在保证频率估计高成功率的前提下,大大减少了采样过程中的冗余和浪费,节省了存储空间,实验仿真验证表明该方法的可行性。 相似文献
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针对稀疏表示模型中网格失配导致波达方向角(DOA)估计存在较大估计误差的问题,该文提出一种基于协方差矩阵重构的离网格(Off-Grid)DOA估计方法(OGCMR)。首先,将DOA与网格点之间偏移量包含进所构建接收数据空域离散稀疏表示模型;而后基于重构信号协方差矩阵建立关于DOA估计的稀疏表示凸优化问题;再构建采样协方差矩阵估计误差凸模型,并将此凸集显式包含进稀疏表示模型以改善稀疏信号重构性能;最后采用交替迭代方法求解所得联合优化问题以获得网格偏移参数及离网格DOA估计。数值仿真表明,与传统多重信号分类(MUSIC)、L1-SVD及基于稀疏和低秩恢复的稳健MVDR (SLRD-RMVDR)等估计算法相比,所提算法具有较好的角度分辨力以及较高的DOA估计精度。 相似文献
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作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示。本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法。该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输。解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号。仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显。 相似文献
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