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指導教師姓名、職稱金艷副教授申請學位類別工學碩士墜一西安電子科技大學學位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學校嚴謹?shù)膶W風和優(yōu)良的科學道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導師。指導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容以外；也不包含一為獲得西安電子科技大學或其它教育機構的學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、。學位論文若有不實之處一，本人承擔切法律責任。．本人簽名：＼±１２：域６＼日期３西安電子科技大學關于論文使用授權的說明本人完全了解西安電子科技大學有關保留和使用學位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學位期間論文工作的知識產權屬于西安電子科技大學。學校有權保留送交論文、，允許查閱借閱論文的復印件；學?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨热荩试S采用影印、縮印或其它復制手段保存論文。同時本人保證，結合學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保密的學論文在年解密后適用本授權書。＿爹本人簽名：＼±

3、ｉ±＼：＼導師簽名＾ｒ〇．．日期：ＺｌＳ６日期：１學校代碼10701學號1502120957分類號TN91密級公開西安電子科技大學碩士學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：田田一級學科：信息與通信工程二級學科：信號與信息處理學位類別：工學碩士學校導師姓名、職稱：金艷副教授學院：電子工程學院提交日期：2018年06月ParameterestimationofphasecodedsignalbasedoncompressedsensingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfi

4、llmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinSignalandInformationProcessingByTianTianSupervisor:JinYanAssociateProfessorJune2018摘要摘要相位編碼信號調制方式簡單，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調制信息，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)自相關域的稀疏性，根據(jù)壓縮感知理論對其循環(huán)自相關向量壓縮采樣，建立基于壓縮感知的相位編碼信號重構和參數(shù)估計模型。并仿真模擬了循環(huán)自相關向量壓縮重構過程。2.結合相位編碼信號循環(huán)自相關向量的稀疏性，對稱性以及實虛部支撐集統(tǒng)一性等內在結構特征，對信號進行壓縮采樣，提出了一種基于結構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相位編碼信號循環(huán)自相關復向量，本文將復數(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)自相關向量實虛部同時重構。實驗結果表明，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)自相關向量的影響。在Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下，循環(huán)自相關向量譜線被全部淹沒，但由于觀測向量實質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部周期結構，可采用硬閾值對觀測向量進行預處理。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每次迭代時，采用自適應算法選擇閾值，并能穩(wěn)健地恢復循環(huán)自相關向量，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，并以Lp范數(shù)，洛倫茲范數(shù)和相關熵范數(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，引入相應凸松弛和平滑重構算法。實驗結果表明，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西安電子科技大學碩士學位論文關鍵詞：