基于压缩感知的直扩通信多音干扰抑制

针对直扩通信多音干扰抑制算法应用受限于采样率较高的问题,在分别构建信号和干扰稀疏字典的基础上,利用正交匹配追踪算法,设计了一种压缩域直扩通信多音干扰抑制算法,并通过理论分析和计算机仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,在已知干扰稀疏度的条件下,该方法能够有效抑制多音干扰,干扰抑制效果不随干扰数量、干扰强度变化而变化,在压缩率为1/2、干信比为20 dB的条件下重构信号与加性高斯白噪声信道中传输信号解调性能相比只有约5 dB的信噪比损失。这将为在多音干扰条件下压缩采样后直扩信号的重构提供一种有效方法。     

基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法

针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息，从而影响图像的重构效果问题，提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知重构算法。该算法先采用块稀疏度估计对信号的稀疏性做初步估计，通过对块稀疏度进行估算初始化阶段长，运用块矩阵与残差信号最匹配原则来选取支撑块，再运用自适应迭代计算实现对块稀疏信号的重构，较好地解决了浪费存储资源和计算量大的问题。实验结果表明，相比常用压缩感知方法，所提算法能明显减少运算时间，且能有效提高图像重构效果。     

基于稀疏编码的TPM通信噪声抑制分析

基于独立成分分析（ICA）时域滤波的时相调制（TPM）通信系统中的噪声干扰对系统性能有很大的影响。采用稀疏编码方法对TPM通信中的噪声进行抑制。首先对观测信号采用稀疏编码方法进行稀疏编码,然后对处理后的信号使用压缩方法处理,从而将ICA过程中对噪声所代表的小的变元值变小或置零,最终达到对噪声的削弱。仿真表明,稀疏编码方法对TPM通信中的噪声确实有较好的抑制,与不采用所提方法相比,大约有1 dB的系统误码性能提高。     

一种适用于稀疏多径信道的自适应均衡算法

针对传统的自适应均衡算法在稀疏多径信道下性能表现不佳的问题,提出了一种基于基追踪降噪的自适应均衡算法。该算法利用稀疏多径信道下均衡器权值的稀疏性,将自适应均衡器的训练过程看作压缩感知理论中稀疏信号对字典的加权求和,并利用重构算法直接对稀疏权值进行求解,解决了迭代参数设置和收敛慢的问题。采用基追踪降噪作为重构算法并选用变量分离近似稀疏重构对该最优化问题进行求解,既提高了权值的重构精度又降低了计算的复杂度。仿真结果表明,所提算法能够以较低的计算量和较少的训练序列达到更优性能,这对提升系统的通信性能具有参考价值。     

一种利用压缩感知改进的PMF-FFT扩频捕获算法

为了实现直接序列扩频（DSSS）信号快速捕获的同时降低数据量和硬件资源消耗，引入了压缩感知理论改进部分匹配滤波-快速傅里叶变换（PMF-FFT）算法，提出了基于压缩感知改进的部分匹配滤波-快速傅里叶变换（CSPMF-FFT）算法。该算法将PMF-FFT算法与压缩感知理论相结合，先对信号进行稀疏性分析和压缩观测，然后从少量压缩观测值中重构信号，并利用输出的峰值信息估算信号的多普勒频移和码相位，从而实现捕获。理论分析和仿真实验表明，相较于PMF-FFT捕获算法，CSPMF-FFT算法能在成功完成捕获的同时有效地减少相关器的数目和FFT变换的运算量，从而降低系统数据量和硬件资源压力，为基于压缩感知的扩频信号处理技术研究奠定了基础。     

基于稀疏系数位置和归一化残差的压缩感知信号检测

信号检测是压缩感知理论研究的重要内容。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和位置信息的不足,提出了一种新的检测算法。该算法首先引入归一化残差变量,有效克服了稀疏系数幅值波动大的缺点;然后,利用不同测量矩阵确定的稀疏系数位置信息,基于正交匹配追踪（OMP）算法实现目标信号检测。实验结果表明,算法的检测性能随着信噪比的提高而增强,且与压缩比负相关,运算复杂度较正交匹配追踪算法和仅利用稀疏系数位置信息的算法相当但检测性能分别提高了4 dB和1 dB.     

一种基于滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制方法

针对直接序列扩频(DSSS)通信中的强窄带干扰,提出了一种基于重叠变换滤波器组的自适应门限窄带干扰抑制技术.该技术根据接收信号经过滤波器组后的统计特性,确定窄带干扰与扩频信号之间的阈值.通过降低高于阈值的子带信号的强度,降低了处理后的信号中的干扰能量,使接收信号的信噪比大大提高.     

一种稀疏重建的多基地雷达多目标定位算法

采用距离和信息的多基地雷达多目标投影定位算法中，距离向脉冲压缩后分辨率降低，需要已知空间中目标个数。针对此问题，提出了一种稀疏重建的多基地雷达多目标定位方法。该方法利用多个接收机中目标稀疏度相同的特点，通过构造平均重构残余误差变化率和平均散射系数变化率作为正交匹配追踪(OMP)算法迭代终止判定条件，自适应地终止OMP算法的同时获得稀疏重建信号以及信号稀疏度的估计值，提高了距离向分辨率，获得了对空间中目标个数的估计。仿真实验表明所提算法有效抑制了距离向主瓣展宽和旁瓣串扰，提高了距离向分辨率。同时，所提算法在不同噪声环境下能准确估计空间中目标个数并提取其空间位置，实现对空间中目标的准确定位。     

采用压缩感知的标准测控信号处理

针对测控通信信号接收端存在数据大量冗余的问题,利用标准测控信号在频域上的稀疏性,采用压缩感知的理论进行前期处理。分别考虑了只存在测距音、只存在遥测信号和两类信号都存在等三种条件下的信号处理问题。通过改变稀疏度的大小,可以在不影响解调性能的条件下,大幅度降低接收端所需要的采样率,并且达到消除系统中不需要的谐波的目的。仿真验证了方法的有效性,同时说明利用压缩感知技术,将为测控通信系统的射频直接采样和处理提供一种高效的方式。     

基于稀疏系数和多级搜索策略的信号参数估计

参数估计是盲信号处理的关键环节，对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前压缩域信号参数估计问题，提出了一种新的信号参数估计算法，利用稀疏系数在不同测量矩阵中相同稀疏字典下位置相同的特点，实现了信号参数估计的区间预判；基于理论分析确定了多级搜索策略的最优级次，实现了稀疏字典原子数目的降低。仿真结果表明，算法在提高信号参数估计精度的同时显著降低了运算复杂度。     

一种基于重叠变换域的抗窄带干扰算法

为了增强扩频系统的窄带干扰抑制能力,针对重叠域中值滤波(MF)算法会给信号带来失真的缺点,提出一种基于重叠变换域窄带干扰抑制算法.该算法基于直接序列扩频信号在重叠变换域的特点,利用阈值滤波、中值滤波、估计门限进行综合判决.仿真表明:该算法能有效降低信号干扰能量,同时减少中值滤波算法对信号造成的失真,增强了系统性能和鲁棒性.     

多小区块对角化的MMSE矢量扰动预编码

针对多小区基站协作的多输入多输出（MIMO）系统中,小区之间和用户之间的干扰对系统造成的性能降低的问题,提出了基于块对角化的最小均方误差（MMSE）矢量扰动预编码方案,实现多小区系统的性能改善。首先使用块对角化方法消除多小区间干扰;在预编码设计环节上,通过MMSE准则设计预编码矩阵,从而抑制病态信道对系统性能的影响;最后使用格基规约方法求解发射端矢量扰动信号。仿真表明,提出的算法提高了多小区矢量预编码的误码率性能,使其优于已有的块对角化及矢量扰动预编码等算法的误码率。     

采用压缩感知的直扩测控信号处理

鉴于扩频测控系统宽带化带来的高速采样压力和高数据率问题,研究了基于压缩感知的直扩测控信号处理方法。通过深入分析直扩测控信号稀疏性,构造了延时-多普勒基字典,提出了基于压缩感知直扩测控信号处理框架,并针对直扩测控信号特点给出了改进正交匹配追踪重构算法,最后针对该信号处理方法的可行性和性能分别进行了仿真实验。仿真结果不仅验证了方法的可行性,同时表明可以在不影响解调性能条件下大幅度降低采样率或数据率,并具有一定的降噪效果,这将为直扩测控通信系统提供一种高效的模数转换和同步解调处理方式。     

基于重叠缓冲预解跳的DS/FH扩频信号快速捕获

DS/FH(Direct Sequence/Frequency Hopping)扩频信号捕获相对直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)需要更多维度的搜索，捕获电路复杂。针对现有DS/FH扩频信号捕获算法复杂度高、电路结构与波形参数强相关，以及通用性差、灵活度低的问题，提出了一种基于重叠缓冲预解跳的DS/FH扩频信号快速捕获方法，利用双缓冲补零(Double Block Zero Padding，DBZP)缓冲单元与预解跳单元的灵巧结合，将时域-频域-多普勒域高度耦合的扩跳频图案搜索进行降维分离，在保证积分增益的同时降低了捕获实现的复杂度。数值分析与仿真结果表明，所提方法兼顾了捕获性能与运算资源，相比现有基于预解跳方法的DS/FH扩频信号捕获算法的运算量减小了50%。     

短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计

针对短码、周期长码直扩信号在不同的时延下伪码序列估计问题，提出了一种基于奇异值分解的盲解扩算法。在已知信息码元速率和伪码周期条件的前提下，算法首先把接收到的直扩信号按照一定长度进行分段构成相关矩阵并对此矩阵进行奇异值分解得出信号子空间，然后根据信号子空间和伪码序列的模糊关系，利用求解的模糊酉矩阵和特定约束条件（如m序列）去其模糊性，最终估计出伪码序列。仿真结果表明，该算法不仅解决了在不同的时延下估计伪码序列带来的问题，而且具有稳定性高、在低信噪比条件下有良好的估计性能等优点。     

基于压缩感知DOA估计的稀疏阵列设计

根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法，给出了一种基于压缩感知波达方向（DOA）估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法。该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样，直接利用稀疏阵列的输出数据，然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息。实验仿真证明，相比于原均匀线阵，所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能。