一种低复杂度的多元LDPC译码算法

针对多元低密度奇偶校验（LDPC）码译码复杂度高、时延大等问题，提出了一种基于硬信息的低复杂度多元LDPC译码算法。来自信道的接收信号在初始化时，先进行非均匀量化预处理。在迭代过程中，校验节点端只需传输单个比特的二进制硬可靠度信息至变量节点。在变量节点端，可靠度信息按比特位进行简单的累加和更新，无需任何的系数修正操作。同时，变量节点使用了全信息的方式将信息传输至与其相邻的校验节点。仿真结果显示，与基于比特可靠度（BRB）的多元LDPC译码算法相比，提出的算法在较低量化比特情况下，能获得约0.3 dB的译码性能增益，且译码复杂度更低。     

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高,而且对节点失效的容忍性也不高等缺点,提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法。认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后,首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值,然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱,把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点,以此进行迭代优化直到算法收敛。理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且精确重构性能好,可靠性较高。     

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。     

基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计

鉴于超宽带（UWB）信道估计要求预先给出信道才能精确重构的不足,研究了 基于压缩感知的盲稀疏度匹配追踪类算法用于信道重建。这种盲稀疏度方法根据迭代终止条 件和字典中最优原子选择方式的不同,设置迭代终止阈值和阶段转换阈值,通过可变步长的 增大逐步逼近稀疏度,实现精确重建。仿真结果表明,相同条件下,基于此思想经过改进算 法可有效用于解决实际UWB信道估计,较改进前算法估计性能相当,是一种具有应用价值的 盲稀疏度重构方法。     

含脉冲噪声的洛伦兹双阈值余量追踪信号重构

在压缩感知(CS)技术中,基于最小洛伦兹范数的重构算法在脉冲噪声环境下具有较强的鲁棒性。但是,洛伦兹硬阈值追踪(LHTP)算法采用残差的负梯度更新信号的估计量,从中引入了噪声的影响。基于此,提出了洛伦兹双阈值余量追踪(LDTRP)算法,通过迭代估计的重构误差来修正信号的估计量,并利用残差设置新的野点阈值。实验结果表明,无论信号是否受到噪声影响,LDTRP算法均能获得更好的信号重构质量。另外,在含有脉冲噪声的环境中,相比洛伦兹迭代硬阈值(LIHT)算法与LHTP算法,所提算法降低了对脉冲数量以及脉冲功率变化的敏感度,提高了重构性能。     

一种SAR与可见光图像压缩感知融合增强方法

针对机载多传感器成像战场态势感知的问题，提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量，得到压缩测量值，然后通过基于局部权值的融合方法实现对压缩测量值的融合，再利用有序度最优分割法提取SAR图像的强散射目标，最后对融合测量值重建得到初步融合图像，初步融合图像通过目标对比度增强得到最终融合图像。对多组图像进行了仿真分析，视觉及数值结果表明该方法能显著增强融合图像的目标对比度，提升了图像纹理清晰度，较大程度降低了图像融合过程中的数据计算量。     

认知无线电差分协作压缩频谱估计算法

在分布式认知无线网络场景下,针对传统协作压缩频谱估计收敛速度慢、计算复杂 度高的问题,提出了一种差分协作压缩频谱估计算法用于宽带频谱感知。算法通过利用不同 认知用户感知的宽带信号所满足的相同频谱支撑集特征,实现了在邻居节点感知先验信息条 件下,本地认知用户基于压缩测量向量差值的宽带频谱迭代估计。仿真分析结果表明,所提 算法在频谱估计精度、检测性能与计算复杂度方面均获得了明显改善。     

一种改进的图像压缩感知稀疏恢复算法

稀疏信号的分布模型是影响基于近似信息传递（AMP）的压缩感知(CS)信号重建效果的关键因素。因实际图像的小波近似系数、各级的水平细节系数、垂直细节系数以及对角细节系数的模型参数存在较大差异,现有基于拉普拉斯、贝努力高斯(BG)和高斯混合等模型的AMP方法因未考虑此差异而影响重建效果。为了提高模型估计的准确性,将各级小波系数的BG模型参数分开估计,进而提出了一种改进的图像压缩感知稀疏重建的新方法,即期望最大分段贝努力高斯近似信息传递算法（EM-SSBG-AMP）。仿真结果表明,相同采样率下,新算法的峰值信噪比（PSNR）明显高于5阶期望最大高斯混合近似信息传递算法(EM-GM-AMP),重建时间与5阶EM-GM-AMP相当。     

可信的反馈声誉保护协作频谱感知软判决算法

协作频谱感知中信任机制的引入,起到了抑制恶意用户频谱感知数据伪造(SSDF)攻击行为的作用。然而,数据融合中心不加区分地接收协作感知结束后的反馈信息,为恶意用户带来了实施“掺沙子”攻击的机会。恶意用户向数据融合中心反馈错误的主用户频谱状态,使信任机制不能得出准确的信任值。为此,提出了一种基于反馈声誉的信任机制,考虑反馈中的个体性特征,引入反馈声誉的思想来量化认知用户信任值。同时,将信任值量化结果用于权重经典软判决算法——序贯概率比检测(SPRT)算法,消除SSDF恶意用户参与软判决数据融合的影响,形成可信序贯概率比检测算法(FSPRT)。仿真结果表明FSPRT算法的性能优于传统SPRT算法,能有效降低网络信任值计算误差,并保持较好的感知性能。     

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。