基于压缩感知的相位编码信号参数估计

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时间:2019-05-17

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1、硕士学位论文g修|-基于压缩感知的相位编码信号参数估计作者姓名田田指导教师姓名、职称金艳副教授申请学位类别工学硕士墜一西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师。指导下进行的研究工作及取得的研究成果尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果中所罗列的内容以外;也不包含一为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意

2、。学位论文若有不实之处一,本人承担切法律责任。.本人签名:\±12:域6\日期3西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文、,允许查阅借阅论文的复印件;学校可以公布论文的全部或部分内容,允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,结合学位论文研究成果完成的论、发明专利等成果。文,署名单位为西安电子科技大学保密的学论文在年解密后适用本授权书。_爹本人签名:\±

3、i±\:\导师签名^r〇..日期:ZlS6日期:1学校代码10701学号1502120957分类号TN91密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于压缩感知的相位编码信号参数估计作者姓名:田田一级学科:信息与通信工程二级学科:信号与信息处理学位类别:工学硕士学校导师姓名、职称:金艳副教授学院:电子工程学院提交日期:2018年06月ParameterestimationofphasecodedsignalbasedoncompressedsensingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfi

4、llmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinSignalandInformationProcessingByTianTianSupervisor:JinYanAssociateProfessorJune2018摘要摘要相位编码信号调制方式简单,编码灵活,具有抗干扰能力强,截获概率低等特性,广泛应用于雷达对抗和民用通信中。估计相位编码信号的载频和码元速率有助于获取信号相关调制信息,是通信信号参数估计的研究热点。传统循环平稳分析法虽然可实现盲估计,但所需数据量大,难以实时处理。针对上述问题,本文从相位编码信号循环自相关向量的稀疏

5、性出发,研究基于压缩感知的相位编码信号参数估计,主要工作如下:1.传统相位编码信号参数估计需大量数据样本点,本文详细分析了该信号在循环自相关域的稀疏性,根据压缩感知理论对其循环自相关向量压缩采样,建立基于压缩感知的相位编码信号重构和参数估计模型。并仿真模拟了循环自相关向量压缩重构过程。2.结合相位编码信号循环自相关向量的稀疏性,对称性以及实虚部支撑集统一性等内在结构特征,对信号进行压缩采样,提出了一种基于结构压缩感知的码元速率估计新方法。经典稀疏贝叶斯模型无法直接重构相位编码信号循环自相关复向量,本文将复数模型变换为实数值进行处理。由分析可知,实数模型观测向量后半部分可

6、近似为零向量,以此简化其数值计算,建立实虚部分离的压缩采样模型,并采用多测量值稀疏贝叶斯算法,对具有相同支撑集的循环自相关向量实虚部同时重构。实验结果表明,该方法能大幅降低测量数量,提高算法实时性。3.提出了一种脉冲噪声环境下的自适应硬阈值迭代方法。压缩传感过程中不仅存在高斯噪声,还可能受到短时大脉冲干扰。文中建立Alpha稳定分布噪声模型,分析了该类噪声对观测向量和循环自相关向量的影响。在Alpha稳定分布噪声环境下,循环自相关向量谱线被全部淹没,但由于观测向量实质上为时延积向量的一部分,时域稀疏的脉冲噪声并没有破坏其内部周期结构,可采用硬阈值对观测向量进行预处理。研

7、究表明,阈值的取值对算法抑噪性能影响较大,在没有足够先验信息的条件下,该参数难以选取。因此本文在信号重构每次迭代时,采用自适应算法选择阈值,并能稳健地恢复循环自相关向量,从而估计出信号参数。4.Alpha稳定分布噪声在时域近似稀疏,传统L2范数约束模型失效。对此,本文详细分析了现有稀疏范数的性质,并以Lp范数,洛伦兹范数和相关熵范数为例对压缩感知模型中的损失项进行约束。针对这些范数各自的特点,引入相应凸松弛和平滑重构算法。实验结果表明,所提稀疏范数能有效抑制脉冲噪声,并得到相位编码信号参数的稳健估计。I西安电子科技大学硕士学位论文关键词:

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