基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法

针对穿墙雷达(TWR)成像过程中墙杂波与成像空间分别具有低秩性和稀疏性的特点，提出了一种基于低秩稀疏约束的穿墙雷达成像算法。所提成像算法通过奇异值软阈值法和l1范数最小化技术进行迭代求解低秩稀疏约束优化问题，实现在墙体强反射波存在的探测环境中基于压缩感知框架对墙后隐蔽目标的准确成像重建。仿真和实验数据的处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

基于压缩感知的卫星干扰源定位

针对传统测向方法实际应用性能较差的问题,提出了一种基于压缩感知的卫星干扰源定位方法。根据干扰信号方位角的空间稀疏性,建立了波达方向(DOA)估计模型,构造出基于阵列流型的过完备原子库和随机单位向量测量矩阵,最后结合信源估计技术和正交匹配追踪（OMP）算法实现干扰目标的方位估计。仿真验证了该方法能同时估计相干干扰信号的强度和角度,适合快速变化的干扰目标定位,并且具有较低的计算复杂度和更好的工程易用性。相关研究对压缩感知理论在卫星干扰源定位中的应用具有一定参考意义。     

宽带随机混沌雷达高速目标速度估计与成像

随机混沌具有真随机性、对初值敏感、易于产生和控制等特点,频率步进信号易于工程实现和处理,结合两者的优势,提出了一种载频随机步进的随机混沌信号(RSCFSCS)模型,用于高速目标的速度估计和距离维高分辨成像。首先,通过非周期函数激励非线性系统,产生不可预测的随机混沌信号(SCS),经频率调制后用作基带子脉冲。同时,将SCS通过映射变换得到跳频编码(FHC),用来决定调频脉冲串的载频步进。RSCFSCS 速度估计包括粗搜索和精搜索,粗搜索采用固定步长,保证速度偏差小于速度分辨单元,而精搜索采用黄金分割搜索算法可得到精确的速度估计。最后,子脉冲经相干合成形成宽带信号,实现高分辨距离成像。数值仿真表明提出的信号模型和处理算法性能良好。     

基于压缩感知的分布式协同估计算法

为了降低分布式协同估计算法的计算量并改善其收敛性能，提出了基于压缩感知(CS)和递归最小二乘(RLS)的分布式协同估计算法。该算法在传统RLS分布式协同估计算法的基础上引入压缩感知技术，首先在压缩域中进行递归最小二乘运算，然后利用压缩感知重构算法得到未知参数向量的估计值。提出的算法能够在增量式策略和两种模式的扩散式策略下实现对未知向量的有效估计。理论分析和仿真结果表明，该算法一方面降低了RLS分布式协同估计算法的计算量，另一方面保持较快的收敛速度与良好的均方误差性能。     

联合循环平稳特征PCA与RVM的频谱感知

针对无线信道环境中低信噪比情况下主用户信号检测率较低的问题,提出了一种基于循环平稳特征主成分分析(PCA)与相关向量机(RVM)的认知网络频谱感知算法。该算法结合了主成分分析算法与相关向量机分类方法,应用于解决认知网络频谱感知问题。首先对信号循环平稳特征参数进行特征提取,通过主成分分析进行降维提取信号主成分,生成训练样本和待测样本,并完成对相关向量机的训练,再采用训练完成的相关向量机算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测,最后获得主用户信号存在性的感知判断。仿真实验表明,与人工神经网络、支持向量机和最大最小特征值算法相比较,所提算法在低信噪比情况下具有较高的分类检测性能,检测率最大可提高61.6%,有效地实现了对主用户信号的感知。     

基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法

针对极化探地雷达(GPR)工作过程中目标成像空间的联合稀疏性，提出了一种基于多测量向量模型的极化探地雷达成像算法。在建立极化探地雷达回波信号模型的基础上，利用各极化通道测量数据的联合稀疏性将各个极化通道的测量数据等效成多测量向量（MMV），通过多任务贝叶斯压缩感知（MT-BCS）算法对各个极化通道的测量数据进行联合处理从而实现各个极化通道对应的探测场景反射率的重建。基于时域有限差分（FDTD）法的仿真数据处理结果表明所提成像算法在目标位置重建的准确性和背景杂波抑制能力上均优于单测量向量（SMV）模型的极化探地雷达成像算法。     

随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展

频谱感知是认知无线电网络的一项关键技术。低信噪比（SNR）环境下频谱检测的性能会大 幅降低,而随机共振（SR）能 有效提高信号信噪比,所以将其应用到频谱感知中,能增强认知用户对主用户（PU）的检测 性能。〖JP2〗首先介绍了随机共振在认知无线电频谱感知中应用的最新研究进展,包括随 机共振在 本地感知中（如能量检测、协方差矩阵频谱感知、循环平稳特征检测）及协作感知中的应用 ,然后指出了随机共振在认知无线电频谱感知中还有待解决的问题,并提出了下一步的研究 方向。     

利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换（DCT）矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。     

基于回波数据压缩的MIMO-SAR成像方法

针对多发多收合成孔径雷达（MIMO-SAR）高分辨成像的回波数据量过大问题,提出了一种基于数据压缩的MIMO-SAR成像方法。通过对MIMO-SAR回波数据的分析,补偿了由于MIMO雷达收发分置导致的相位误差;其次利用距离徙动算法(RMA)对回波数据进行预处理并分析了其稀疏性;然后针对预处理后的回波数据进行压缩传输,在接收端利用压缩感知重构算法获得回波数据在距离多普勒域的稀疏表示并进行成像处理。仿真结果表明,所提方法可以在大幅压缩MIMO-SAR回波数据的基础上实现准确成像。     

利用秩和检验的多天线协作频谱感知

高效稳定的频谱感知是认知无线电系统的关键环节。传统的能量检测算法受噪声不确定性影响，而协方差矩阵类算法在天线相关性低时性能较差。针对上述缺陷，利用秩来衡量由信道衰落导致的同一感知时刻不同天线上的信号功率差异，提出通过构建秩和统计量来实现频谱感知的算法。另外，推导了所提算法判决门限的理论表达式，结果显示其不受采样点数影响，因此当采样点数变化时无需重新设置门限。理论分析和仿真表明所提算法不受噪声不确定度的影响，并且在低天线相关性时可以保持良好的性能。     

一种基于混沌序列的数字图像加密算法

对Logistic映射混沌序列生成方法作了一些改进，改进后生成的序列不仅克服了一维混沌序列的短周期行为，而且统计性能有了一定程度的改善。提出了一种基于此混沌序列的JPEG格式数字图像加密算法，通过在图像压缩的同时执行加密运算，使密图具有良好的压缩效率，试验表明加密效果是令人掩意的。     

基于确定性观测的压缩感知MIMO信道参数反馈

在实际资源受限（带宽受限或功率受限）的无线通信系统中,多径信道具有很强的稀疏特性,如何利用这一特点更加高效地将接收端获得的多径信道状态信息（CSI）进行压缩、反馈,是目前信道状态信息反馈技术的研究热点。针对现有多入多出（MIMO）信道状态信息反馈方法中随机观测矩阵需要较大存储空间的问题,引入了确定性Golay测量矩阵,提出了一种基于确定性观测的压缩感知MIMO多径信道参数反馈方法。在接收端对由信道估计得出的信道状态信息利用确定性Golay测量矩阵进行观测,将较少数目的观测值反馈到发送端,在发送端通过重构算法恢复出完全信道状态信息。仿真实验表明,与随机观测相比,采用确定性Golay观测矩阵的方法虽然需要的观测值数目会有所增加,但所需存储空间远小于随机观测矩阵,且利用确定性观测反馈信道状态信息的重构性能与随机观测矩阵相当。     

基于网络编码的衰落信道频谱感知算法

针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更规律化,减小频谱检测时延,提高系统吞吐率。此外,针对传统累积和能量检测算法抗衰落性能差的问题,通过比较该算法在五种衰落信道下的检测时延和吞吐率,研究该算法的抗衰落性能。实验结果表明,在一定的虚警概率下,该算法有效降低了检测时延,提高了吞吐率及抗衰落能力,能够更好地适应复杂的衰落信道环境。     

一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法

为了同时对多个异构信道进行有效地合作频谱感知,并克服现有方法中只考虑检测准确性而忽略感知开销和系统效益,忽略不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异以及参与合作感知的认知用户较多等问题,提出了一种贪婪的异构多信道并行合作频谱感知方法。根据对感知开销和传输收益的定义,充分考虑不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异,利用贪婪算法在多个认知用户和多个异构信道间最优地进行感知任务分配,使总系统效益最大。仿真结果表明,所提方法与基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法、改进的基于迭代匈牙利的并行合作频谱感知方法和随机的合作频谱感知方法相比,能够获得较高的总系统效益,且所需的参加合作感知的认知用户数较少。     

基于统计可信度的压缩感知协作频谱检测算法

压缩感知为认知无线电的宽频谱感知提供了一种新的方法和思路。基于压缩感知的原理,提出了一种多认知用户协作场景下基于用户统计可信度的协作频谱检测算法。该算法使用正交匹配协作追踪算法获得认知区域内的频谱占用情况,根据不同认知用户频谱检测的历史准确度综合判定用户感知结果的统计可信度。仿真结果表明,该算法在不同用户数、不同采样值、不同信噪比变化范围下其检测性能均优于传统算术平均方法,有效改善了检测性能。     

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。     

一种新的混沌扩频序列产生方法

本文提出了一种新的混沌扩频序列产生方法。该方法基于神经网络的强大学习能力和副近非线性函数能力，应用具有全局最优的ＢＰ改进算法通过训练学习建立起具有混沌性态的优化神经网络模型，利用网络权值调整的灵活性来产生混沌扩频序列。计算机仿真结果表明，该模型产生的混沌扩频序列调整更容易，比基于单一混沌映射能产生更多符合扩频通信要求的扩频序列。