基于壓縮感知的相位編碼信號參數(shù)估計

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1、碩士學(xué)位論文ｇ修｜－基于壓縮感知的相位編碼信號參數(shù)估計作者姓名田田指導(dǎo)教師姓名、職稱金艷副教授申請學(xué)位類別工學(xué)碩士墜一西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴謹?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師。指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果中所羅列的內(nèi)容以外；也不包含一為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我同工作的同事對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意

2、。學(xué)位論文若有不實之處一，本人承擔(dān)切法律責(zé)任。．本人簽名：＼±１２：域６＼日期３西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文、，允許查閱借閱論文的復(fù)印件；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，結(jié)合學(xué)位論文研究成果完成的論、發(fā)明專利等成果。文，署名單位為西安電子科技大學(xué)保密的學(xué)論文在年解密后適用本授權(quán)書。＿爹本人簽名：＼±

3、ｉ±＼：＼導(dǎo)師簽名＾ｒ〇．．日期：ＺｌＳ６日期：１學(xué)校代碼10701學(xué)號1502120957分類號TN91密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于壓縮感知的相位編碼信號參數(shù)估計作者姓名：田田一級學(xué)科：信息與通信工程二級學(xué)科：信號與信息處理學(xué)位類別：工學(xué)碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：金艷副教授學(xué)院：電子工程學(xué)院提交日期：2018年06月ParameterestimationofphasecodedsignalbasedoncompressedsensingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfi

4、llmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinSignalandInformationProcessingByTianTianSupervisor:JinYanAssociateProfessorJune2018摘要摘要相位編碼信號調(diào)制方式簡單，編碼靈活，具有抗干擾能力強，截獲概率低等特性，廣泛應(yīng)用于雷達對抗和民用通信中。估計相位編碼信號的載頻和碼元速率有助于獲取信號相關(guān)調(diào)制信息，是通信信號參數(shù)估計的研究熱點。傳統(tǒng)循環(huán)平穩(wěn)分析法雖然可實現(xiàn)盲估計，但所需數(shù)據(jù)量大，難以實時處理。針對上述問題，本文從相位編碼信號循環(huán)自相關(guān)向量的稀疏

5、性出發(fā)，研究基于壓縮感知的相位編碼信號參數(shù)估計，主要工作如下：1.傳統(tǒng)相位編碼信號參數(shù)估計需大量數(shù)據(jù)樣本點，本文詳細分析了該信號在循環(huán)自相關(guān)域的稀疏性，根據(jù)壓縮感知理論對其循環(huán)自相關(guān)向量壓縮采樣，建立基于壓縮感知的相位編碼信號重構(gòu)和參數(shù)估計模型。并仿真模擬了循環(huán)自相關(guān)向量壓縮重構(gòu)過程。2.結(jié)合相位編碼信號循環(huán)自相關(guān)向量的稀疏性，對稱性以及實虛部支撐集統(tǒng)一性等內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征，對信號進行壓縮采樣，提出了一種基于結(jié)構(gòu)壓縮感知的碼元速率估計新方法。經(jīng)典稀疏貝葉斯模型無法直接重構(gòu)相位編碼信號循環(huán)自相關(guān)復(fù)向量，本文將復(fù)數(shù)模型變換為實數(shù)值進行處理。由分析可知，實數(shù)模型觀測向量后半部分可

6、近似為零向量，以此簡化其數(shù)值計算，建立實虛部分離的壓縮采樣模型，并采用多測量值稀疏貝葉斯算法，對具有相同支撐集的循環(huán)自相關(guān)向量實虛部同時重構(gòu)。實驗結(jié)果表明，該方法能大幅降低測量數(shù)量，提高算法實時性。3.提出了一種脈沖噪聲環(huán)境下的自適應(yīng)硬閾值迭代方法。壓縮傳感過程中不僅存在高斯噪聲，還可能受到短時大脈沖干擾。文中建立Alpha穩(wěn)定分布噪聲模型，分析了該類噪聲對觀測向量和循環(huán)自相關(guān)向量的影響。在Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下，循環(huán)自相關(guān)向量譜線被全部淹沒，但由于觀測向量實質(zhì)上為時延積向量的一部分，時域稀疏的脈沖噪聲并沒有破壞其內(nèi)部周期結(jié)構(gòu)，可采用硬閾值對觀測向量進行預(yù)處理。研

7、究表明，閾值的取值對算法抑噪性能影響較大，在沒有足夠先驗信息的條件下，該參數(shù)難以選取。因此本文在信號重構(gòu)每次迭代時，采用自適應(yīng)算法選擇閾值，并能穩(wěn)健地恢復(fù)循環(huán)自相關(guān)向量，從而估計出信號參數(shù)。4.Alpha穩(wěn)定分布噪聲在時域近似稀疏，傳統(tǒng)L2范數(shù)約束模型失效。對此，本文詳細分析了現(xiàn)有稀疏范數(shù)的性質(zhì)，并以Lp范數(shù)，洛倫茲范數(shù)和相關(guān)熵范數(shù)為例對壓縮感知模型中的損失項進行約束。針對這些范數(shù)各自的特點，引入相應(yīng)凸松弛和平滑重構(gòu)算法。實驗結(jié)果表明，所提稀疏范數(shù)能有效抑制脈沖噪聲，并得到相位編碼信號參數(shù)的穩(wěn)健估計。I西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)鍵詞：