压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号.块稀疏信号是一种具有块结构的信号,即信号的非零元...压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号.块稀疏信号是一种具有块结构的信号,即信号的非零元是成块出现的.受YIN Peng-hang,LOU Yi-fei,HE Qi等提出的l_1-2范数最小化方法的启发,将基于l_1-l_2范数的稀疏重构算法推广到块稀疏模型,证明了块稀疏模型下l_1-l_2范数的相关性质,建立了基于l_1-l_2范数的块稀疏信号精确重构的充分条件,并通过DCA(difference of convex functions algorithm)和ADMM(alternating direction method of multipliers)给出了求解块稀疏模型下l_1-l_2范数的迭代方法.数值实验表明,基于l_1-l_2范数的块稀疏重构算法比其他块稀疏重构算法具有更高的重构成功率.展开更多
现有的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和极化参数估计方法大多基于子空间理论.本文从稀疏信号重构角度出发,提出了一种新的DOA和极化角度估计算法.该算法首先构建一个只包含DOA信息的累积量矩阵模型,然后基于加权l1范数最小化获得...现有的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和极化参数估计方法大多基于子空间理论.本文从稀疏信号重构角度出发,提出了一种新的DOA和极化角度估计算法.该算法首先构建一个只包含DOA信息的累积量矩阵模型,然后基于加权l1范数最小化获得DOA估计.在DOA估计的基础上,进一步通过求和平均运算构建三个包含不同极化信息的累积量向量模型,利用Zhang惩罚进行稀疏性约束,获得近似无偏的极化角度估计.阐述了如何利用极化信息来区分两个入射角度一样的信源信号.计算机仿真结果验证了所提算法的有效性.展开更多
文摘压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号.块稀疏信号是一种具有块结构的信号,即信号的非零元是成块出现的.受YIN Peng-hang,LOU Yi-fei,HE Qi等提出的l_1-2范数最小化方法的启发,将基于l_1-l_2范数的稀疏重构算法推广到块稀疏模型,证明了块稀疏模型下l_1-l_2范数的相关性质,建立了基于l_1-l_2范数的块稀疏信号精确重构的充分条件,并通过DCA(difference of convex functions algorithm)和ADMM(alternating direction method of multipliers)给出了求解块稀疏模型下l_1-l_2范数的迭代方法.数值实验表明,基于l_1-l_2范数的块稀疏重构算法比其他块稀疏重构算法具有更高的重构成功率.
文摘现有的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和极化参数估计方法大多基于子空间理论.本文从稀疏信号重构角度出发,提出了一种新的DOA和极化角度估计算法.该算法首先构建一个只包含DOA信息的累积量矩阵模型,然后基于加权l1范数最小化获得DOA估计.在DOA估计的基础上,进一步通过求和平均运算构建三个包含不同极化信息的累积量向量模型,利用Zhang惩罚进行稀疏性约束,获得近似无偏的极化角度估计.阐述了如何利用极化信息来区分两个入射角度一样的信源信号.计算机仿真结果验证了所提算法的有效性.
