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L-CR系统中分布式压缩感知最小角回归信号重构
1
作者
许晓荣
胡慧
章坚武
《信号处理》
CSCD
北大核心
2016年第12期1395-1405,共11页
在低轨(LEO)微小卫星感知无线电(L-CR)系统中,多个LEO卫星节点具备一定的频谱感知功能,卫星节点通过分布式组网对地面信关站发射的信息进行感知、传输和处理,地面汇聚节点对LEO卫星节点转发信号进行重构。考虑LEO系统中授权频带的主用户...
在低轨(LEO)微小卫星感知无线电(L-CR)系统中,多个LEO卫星节点具备一定的频谱感知功能,卫星节点通过分布式组网对地面信关站发射的信息进行感知、传输和处理,地面汇聚节点对LEO卫星节点转发信号进行重构。考虑LEO系统中授权频带的主用户(PU)对卫星认知用户(SU)的干扰,认知用户感知到的信号同时存在PU干扰和噪声,地面汇聚节点通过高效的重构算法进行含噪信号恢复是L-CR系统实现的重要问题。论文研究了LCR系统中基于分布式压缩感知的信号重构方法。针对L-CR特点,分别分析了汇聚节点在低信噪比情况下采用凸松弛法中的基追踪去噪(BPDN)、同伦(Homotopy)法和最小角回归(Lars)的重构均方误差(MSE)与重构复杂度。研究表明,BPDN具有最小的重构MSE,但其重构复杂度最高。Lars可以有效折衷重构MSE与复杂度。在此基础上,提出了基于分布式压缩感知的最小角回归(DCS-Lars)信号重构方案。仿真结果表明,所提DCS-Lars方法可以在低信噪比情况下有效重构感知信号,并具有良好的频谱检测能力,同时重构复杂度大大降低。
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关键词
低轨微小卫星
感知
无线电
分布式
压缩
感知
最小
角回归
信号重构
重构
均
方
误差
重构复杂度
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职称材料
大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计
被引量:
5
2
作者
李贵勇
于敏
余永坤
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期823-831,共9页
大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distribute...
大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distributed compressed sensing linear minimum mean square error,DCS-LMMSE)算法。该算法利用信道的空时共稀疏性,首先根据先验支撑集信息将接收信号分为密集部分和稀疏部分,然后分别采用不同的算法进行初始信道估计,最后采用奇异值分解代替信道相关矩阵求逆进一步降低DCS-LMMSE算法复杂度。所提算法与传统线性最小均方误差算法相比明显地降低了计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与纯压缩感知稀疏信道估计算法相比具有更好的性能。
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关键词
大规模多输入多输出
空时共稀疏性
信道估计
分布式压缩感知线性最小均方误差
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职称材料
分布式空时码协同通信系统简化均衡方法
3
作者
肖俊
蒋雁翔
尤肖虎
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期1-6,共6页
由于协同通信系统各中继节点分布位置的不同,产生了不同于传统多天线通信系统的多时偏问题.该文考虑基于分布式线性卷积空时码的异步协同通信系统,将对应每个中继节点的时延偏移量等效到对应生成多项式中的零矢量,进而构造等效的异步协...
由于协同通信系统各中继节点分布位置的不同,产生了不同于传统多天线通信系统的多时偏问题.该文考虑基于分布式线性卷积空时码的异步协同通信系统,将对应每个中继节点的时延偏移量等效到对应生成多项式中的零矢量,进而构造等效的异步协同通信系统模型.对等效信道矩阵的带状Toeplitz性质进行研究,提出一种基于Trench算法求解带状Toeplitz线性系统的块最小均方误差均衡方法,从而将求解高阶带状Toeplitz线性系统的运算简化为求解低阶Toeplitz线性系统的运算,避免了传统最小均方误差均衡算法中的高阶矩阵求逆运算,极大地降低了计算复杂度.仿真结果表明,该均衡方法能在适当的数据帧长以及较大的时延量情况下取得满意的系统性能.
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关键词
异步协同通信
分布式
线性
卷积空时码
托普利兹
最小
均
方
误差
均
衡
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职称材料
分布式发射天线MIMO信号的最优线性检测
被引量:
8
4
作者
易新平
唐友喜
+1 位作者
邵士海
吴桐
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期2694-2699,共6页
在分布式发射天线多输入多输出(MIMO)系统中,信道传播时延使各个发射天线的符号异步到达接收天线.接收信号符号间干扰的特殊性使分布式发射天线MIMO信号的线性检测算法更加复杂,最优线性检测算法也不能直接由最小均方误差(MMSE)准则得到...
在分布式发射天线多输入多输出(MIMO)系统中,信道传播时延使各个发射天线的符号异步到达接收天线.接收信号符号间干扰的特殊性使分布式发射天线MIMO信号的线性检测算法更加复杂,最优线性检测算法也不能直接由最小均方误差(MMSE)准则得到.针对这一问题,提出了基于MMSE准则的分布式发射天线MIMO信号的最优线性检测算法:先最大比合并,再最小均方误差检测.并且,通过界定误码率上下限,得到其分集阶数.仿真结果验证了最优线性检测接收端信号处理方式的正确性.
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关键词
分布式
天线系统
多输入多输出
最优
线性
检测
最大比合并
最小
均
方
误差
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职称材料
一种改进的压缩采样匹配追踪算法
被引量:
3
5
作者
雷芳
方泽圣
+2 位作者
徐勇军
秦红
吕京昭
《光通信研究》
2021年第6期72-76,共5页
针对正交频分复用(OFDM)系统中,压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在进行信道估计时选择原子更新残差过程中采用最小二乘(LS)估计忽略了噪声影响的问题,文章利用信道时域的稀疏性提出了一种改进的CoSaMP算法。首先利用CoSaMP算法进行初始信...
针对正交频分复用(OFDM)系统中,压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在进行信道估计时选择原子更新残差过程中采用最小二乘(LS)估计忽略了噪声影响的问题,文章利用信道时域的稀疏性提出了一种改进的CoSaMP算法。首先利用CoSaMP算法进行初始信道估计,然后再采用线性最小均方误差(LMMSE)算法对结果进行降噪处理,提高了估计精度。仿真结果表明,在OFDM系统中,改进的CoSaMP算法比传统CoSaMP算法具有更好的均方误差和误码率(BER)估计性能。
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关键词
正交频分复用
压缩
采样匹配追踪
信道估计
压缩
感知
线性
最小
均
方
误差
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职称材料
海杂波背景下自适应脉冲压缩的性能与分析
6
作者
孟藏珍
袁俊泉
徐向东
《雷达科学与技术》
2006年第5期305-308,共4页
针对经典脉冲压缩匹配滤波器距离旁瓣高、不利于检测邻近距离小目标的局限性,文献[2]和[3]提出了自适应脉冲压缩方法,在高斯背景下对P3取得了良好的压缩效果。但其多普勒容限性能差,且杂波环境简单。在此基础上,该文采用相位编码脉内线...
针对经典脉冲压缩匹配滤波器距离旁瓣高、不利于检测邻近距离小目标的局限性,文献[2]和[3]提出了自适应脉冲压缩方法,在高斯背景下对P3取得了良好的压缩效果。但其多普勒容限性能差,且杂波环境简单。在此基础上,该文采用相位编码脉内线性调频信号,分析了海杂波背景下自适应脉冲压缩方法的性能,进行了仿真。仿真结果表明,在海杂波背景下,该方法具有距离旁瓣低、多普勒容限大、能检测多目标等优点。
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关键词
脉冲
压缩
递归
最小
均
方
误差
算法
匹配滤波
相位编码脉内
线性
调频信号
K
分布
海杂波
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职称材料
题名
L-CR系统中分布式压缩感知最小角回归信号重构
1
作者
许晓荣
胡慧
章坚武
机构
杭州电子科技大学通信工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2016年第12期1395-1405,共11页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY15F010008)
国家自然科学基金项目(61102066)
浙江省科协青年科技人才培育工程资助项目(2016YCGC009)
文摘
在低轨(LEO)微小卫星感知无线电(L-CR)系统中,多个LEO卫星节点具备一定的频谱感知功能,卫星节点通过分布式组网对地面信关站发射的信息进行感知、传输和处理,地面汇聚节点对LEO卫星节点转发信号进行重构。考虑LEO系统中授权频带的主用户(PU)对卫星认知用户(SU)的干扰,认知用户感知到的信号同时存在PU干扰和噪声,地面汇聚节点通过高效的重构算法进行含噪信号恢复是L-CR系统实现的重要问题。论文研究了LCR系统中基于分布式压缩感知的信号重构方法。针对L-CR特点,分别分析了汇聚节点在低信噪比情况下采用凸松弛法中的基追踪去噪(BPDN)、同伦(Homotopy)法和最小角回归(Lars)的重构均方误差(MSE)与重构复杂度。研究表明,BPDN具有最小的重构MSE,但其重构复杂度最高。Lars可以有效折衷重构MSE与复杂度。在此基础上,提出了基于分布式压缩感知的最小角回归(DCS-Lars)信号重构方案。仿真结果表明,所提DCS-Lars方法可以在低信噪比情况下有效重构感知信号,并具有良好的频谱检测能力,同时重构复杂度大大降低。
关键词
低轨微小卫星
感知
无线电
分布式
压缩
感知
最小
角回归
信号重构
重构
均
方
误差
重构复杂度
Keywords
LEO cognitive radios (L-CR)
distributed compressive sensing least angle regression (DCS-Lars)
signal reconstruction
reconstruction mean square error (MSE)
reconstruction complexity
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计
被引量:
5
2
作者
李贵勇
于敏
余永坤
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期823-831,共9页
基金
国家科技重大专项(2017ZX03001021-004)
重庆教委科学技术研究项目(KJ1500428)资助课题。
文摘
大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distributed compressed sensing linear minimum mean square error,DCS-LMMSE)算法。该算法利用信道的空时共稀疏性,首先根据先验支撑集信息将接收信号分为密集部分和稀疏部分,然后分别采用不同的算法进行初始信道估计,最后采用奇异值分解代替信道相关矩阵求逆进一步降低DCS-LMMSE算法复杂度。所提算法与传统线性最小均方误差算法相比明显地降低了计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与纯压缩感知稀疏信道估计算法相比具有更好的性能。
关键词
大规模多输入多输出
空时共稀疏性
信道估计
分布式压缩感知线性最小均方误差
Keywords
massive multiple input multiple output(MIMO)
space-time co-sparseness
channel estimation
distributed compressed sensing linear minimum mean square error(DCS-LMMSE)
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
分布式空时码协同通信系统简化均衡方法
3
作者
肖俊
蒋雁翔
尤肖虎
机构
东南大学移动通信国家重点实验室
出处
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期1-6,共6页
基金
国家"973"重点基础研究发展计划基金(No.2012CB316004)
国家自然科学基金(No.61071112)
+3 种基金
国家科技重大专项基金(No.2012ZX03003013-004
No.2009ZX03003-004-02)
东南大学科技基金(No.3204001105
No.KJ2010400)资助
文摘
由于协同通信系统各中继节点分布位置的不同,产生了不同于传统多天线通信系统的多时偏问题.该文考虑基于分布式线性卷积空时码的异步协同通信系统,将对应每个中继节点的时延偏移量等效到对应生成多项式中的零矢量,进而构造等效的异步协同通信系统模型.对等效信道矩阵的带状Toeplitz性质进行研究,提出一种基于Trench算法求解带状Toeplitz线性系统的块最小均方误差均衡方法,从而将求解高阶带状Toeplitz线性系统的运算简化为求解低阶Toeplitz线性系统的运算,避免了传统最小均方误差均衡算法中的高阶矩阵求逆运算,极大地降低了计算复杂度.仿真结果表明,该均衡方法能在适当的数据帧长以及较大的时延量情况下取得满意的系统性能.
关键词
异步协同通信
分布式
线性
卷积空时码
托普利兹
最小
均
方
误差
均
衡
Keywords
asynchronous cooperative communication
distributed linear convolutional space-time code
Toeplitz
minimum mean square error
equalization
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
分布式发射天线MIMO信号的最优线性检测
被引量:
8
4
作者
易新平
唐友喜
邵士海
吴桐
机构
电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期2694-2699,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60272009
60572090
+1 种基金
60472045
60496313)
文摘
在分布式发射天线多输入多输出(MIMO)系统中,信道传播时延使各个发射天线的符号异步到达接收天线.接收信号符号间干扰的特殊性使分布式发射天线MIMO信号的线性检测算法更加复杂,最优线性检测算法也不能直接由最小均方误差(MMSE)准则得到.针对这一问题,提出了基于MMSE准则的分布式发射天线MIMO信号的最优线性检测算法:先最大比合并,再最小均方误差检测.并且,通过界定误码率上下限,得到其分集阶数.仿真结果验证了最优线性检测接收端信号处理方式的正确性.
关键词
分布式
天线系统
多输入多输出
最优
线性
检测
最大比合并
最小
均
方
误差
Keywords
distributed antenna system
multiple-input multiple-output
optimal linear detection algorithm
maximum ratio combining
minimum mean square error
分类号
TN914 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种改进的压缩采样匹配追踪算法
被引量:
3
5
作者
雷芳
方泽圣
徐勇军
秦红
吕京昭
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《光通信研究》
2021年第6期72-76,共5页
基金
国家科技重大专项资助项目(2017ZX03001021-004)
重庆教委科学技术研究项目(KJ1500428)资助项目。
文摘
针对正交频分复用(OFDM)系统中,压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在进行信道估计时选择原子更新残差过程中采用最小二乘(LS)估计忽略了噪声影响的问题,文章利用信道时域的稀疏性提出了一种改进的CoSaMP算法。首先利用CoSaMP算法进行初始信道估计,然后再采用线性最小均方误差(LMMSE)算法对结果进行降噪处理,提高了估计精度。仿真结果表明,在OFDM系统中,改进的CoSaMP算法比传统CoSaMP算法具有更好的均方误差和误码率(BER)估计性能。
关键词
正交频分复用
压缩
采样匹配追踪
信道估计
压缩
感知
线性
最小
均
方
误差
Keywords
OFDM
CoSaMP
channel estimate
LMMSE of compressed sensing
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
海杂波背景下自适应脉冲压缩的性能与分析
6
作者
孟藏珍
袁俊泉
徐向东
机构
空军雷达学院研管大队
空军雷达学院信息与指挥自动化系
出处
《雷达科学与技术》
2006年第5期305-308,共4页
文摘
针对经典脉冲压缩匹配滤波器距离旁瓣高、不利于检测邻近距离小目标的局限性,文献[2]和[3]提出了自适应脉冲压缩方法,在高斯背景下对P3取得了良好的压缩效果。但其多普勒容限性能差,且杂波环境简单。在此基础上,该文采用相位编码脉内线性调频信号,分析了海杂波背景下自适应脉冲压缩方法的性能,进行了仿真。仿真结果表明,在海杂波背景下,该方法具有距离旁瓣低、多普勒容限大、能检测多目标等优点。
关键词
脉冲
压缩
递归
最小
均
方
误差
算法
匹配滤波
相位编码脉内
线性
调频信号
K
分布
海杂波
Keywords
pulse compression
reiterative minimum mean-square error(RMMSE)
matched filter
LFM-phase-coded signal
K distribution sea clutter
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
L-CR系统中分布式压缩感知最小角回归信号重构
许晓荣
胡慧
章坚武
《信号处理》
CSCD
北大核心
2016
0
在线阅读
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职称材料
2
大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计
李贵勇
于敏
余永坤
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
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职称材料
3
分布式空时码协同通信系统简化均衡方法
肖俊
蒋雁翔
尤肖虎
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
0
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职称材料
4
分布式发射天线MIMO信号的最优线性检测
易新平
唐友喜
邵士海
吴桐
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
8
在线阅读
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职称材料
5
一种改进的压缩采样匹配追踪算法
雷芳
方泽圣
徐勇军
秦红
吕京昭
《光通信研究》
2021
3
在线阅读
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职称材料
6
海杂波背景下自适应脉冲压缩的性能与分析
孟藏珍
袁俊泉
徐向东
《雷达科学与技术》
2006
0
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职称材料
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