为提高传统压缩感知(CS)恢复算法的抗噪性能,结合观测矩阵优化和自适应观测的思想,提出一种自适应压缩感知(ACS)算法。该算法将观测能量全部分配在由传统CS恢复算法估计的支撑位置,由于估计支撑集中包含支撑位置,这样可有效提高观测信噪比(SNR);再从优化观测矩阵的角度推导出最优的新观测向量,即其非零部分设计为Gram矩阵的特征向量。仿真结果表明,随着观测数增大,Gram矩阵非对角元素的能量增速小于传统CS算法,并且分别在观测次数、稀疏度和SNR相同的条件下,所提算法的重构归一化均方误差低于传统CS恢复算法10 d B以上,低于典型的贝叶斯方法 5 d B以上。分析表明,所提自适应观测机制可有效提高传统CS恢复算法的能量利用效率和抗噪性能。
针对单载波频分多址接入(single carrier frequency division multiple access,SC-FDMA)系统在在多用户的情况下依然存在较高峰均比(peak to average power ratio,PAPR)问题,提出采用正交频分多址接入(orthogonal frequency di-vision m...
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针对单载波频分多址接入(single carrier frequency division multiple access,SC-FDMA)系统在在多用户的情况下依然存在较高峰均比(peak to average power ratio,PAPR)问题,提出采用正交频分多址接入(orthogonal frequency di-vision multiple access,OFDMA)系统中的μ律压扩和指数压扩2种非线性压扩方法来降低SC-FDMA系统的PAPR。仿真结果表明,这两种压扩方案能有效地降低SC-FDMA系统的PAPR,并且指数压扩方案比律压扩方案能更有效地降低系统的PAPR。同时,对信号的压扩变化将影响到系统的误码率(bit error ratio,BER):当信噪比条件较差时,两种压扩变化均改善了SC-FDMA系统的BER;但是随着信噪比的提高,使用这两种压扩方案会带来系统的BER性能损失。
针对多径环境中均匀线阵(uniform linear array,ULA)的幅相误差的校正问题,在不破坏阵列幅相误差矩阵的前提下,提出了一种多径条件下基于辅助阵元的波达方向(direction of arrival,DOA)估计及幅相误差自校正算法。利用阵列平移的方法对...
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针对多径环境中均匀线阵(uniform linear array,ULA)的幅相误差的校正问题,在不破坏阵列幅相误差矩阵的前提下,提出了一种多径条件下基于辅助阵元的波达方向(direction of arrival,DOA)估计及幅相误差自校正算法。利用阵列平移的方法对相干信号进行解相干预处理,再利用辅助阵元依据子空间原理构建代阶函数实现相干信源的方位估计,进而对阵列幅相误差进行估计。计算机仿真结果表明,该算法对多径环境下的相干信源具有准确的方位估计与幅相误差自校正性能。
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