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基于块稀疏贝叶斯学习的跳频通信梳状干扰抑制
被引量：
6
1
作者
张永顺
朱卫纲
+3 位作者
孟祥航
贾鑫
曾创展
王满喜
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1864-1872,共9页
梳状干扰是对跳频(FHSS)通信的一种有效干扰样式,抑制梳状干扰对于确保FHSS通信的有效性至关重要。现有基于奈奎斯特采样定理的梳状干扰抑制方法存在应用中受限于采样率较高的问题。将压缩感知(CS)应用于FHSS通信梳状干扰的抑制,利用FHS...
梳状干扰是对跳频(FHSS)通信的一种有效干扰样式,抑制梳状干扰对于确保FHSS通信的有效性至关重要。现有基于奈奎斯特采样定理的梳状干扰抑制方法存在应用中受限于采样率较高的问题。将压缩感知(CS)应用于FHSS通信梳状干扰的抑制,利用FHSS信号与梳状干扰的不同压缩域特性以及梳状干扰在频域表现出的块稀疏特性,建立了基于块稀疏贝叶斯学习(BSBL)框架的FHSS通信梳状干扰抑制模型。利用期望最大化(EM)算法,设计了基于BSBL_EM的FHSS通信梳状干扰抑制算法。该算法利用BSBL_EM算法从压缩采样数据中重构出梳状干扰,进而在时域对消干扰。仿真结果表明:所提方法能够有效地抑制FHSS通信中的梳状干扰,与传统方法相比具有显著优势,干扰抑制效果受干扰强度、干扰梳齿带宽和压缩率变化的影响;相同干扰强度条件下,梳齿带宽越窄,压缩率越大,干扰抑制效果越好。
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关键词
跳频通信
梳状干扰抑制
压缩感知
块
稀疏
块稀疏贝叶斯学习-期望最大化算法
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职称材料
稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像
被引量：
1
2
作者
周小利
王宏强
+1 位作者
程永强
秦玉亮
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期151-157,共7页
传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶...
传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。
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关键词
雷达关联成像
扩展目标
稀疏
贝叶斯
学习
结构配对
变分
贝叶斯
期望
-
最大化
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职称材料
题名
基于块稀疏贝叶斯学习的跳频通信梳状干扰抑制
被引量：
6
1
作者
张永顺
朱卫纲
孟祥航
贾鑫
曾创展
王满喜
机构
航天工程大学研究生院
航天工程大学电子与光学工程系
航天工程大学科研学术处
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1864-1872,共9页
基金
中央军事委员会科学技术委员会国防科技创新特区项目(17-H863-01-ZT-003-207-XX)
文摘
梳状干扰是对跳频(FHSS)通信的一种有效干扰样式,抑制梳状干扰对于确保FHSS通信的有效性至关重要。现有基于奈奎斯特采样定理的梳状干扰抑制方法存在应用中受限于采样率较高的问题。将压缩感知(CS)应用于FHSS通信梳状干扰的抑制,利用FHSS信号与梳状干扰的不同压缩域特性以及梳状干扰在频域表现出的块稀疏特性,建立了基于块稀疏贝叶斯学习(BSBL)框架的FHSS通信梳状干扰抑制模型。利用期望最大化(EM)算法,设计了基于BSBL_EM的FHSS通信梳状干扰抑制算法。该算法利用BSBL_EM算法从压缩采样数据中重构出梳状干扰,进而在时域对消干扰。仿真结果表明:所提方法能够有效地抑制FHSS通信中的梳状干扰,与传统方法相比具有显著优势,干扰抑制效果受干扰强度、干扰梳齿带宽和压缩率变化的影响;相同干扰强度条件下,梳齿带宽越窄,压缩率越大,干扰抑制效果越好。
关键词
跳频通信
梳状干扰抑制
压缩感知
块
稀疏
块稀疏贝叶斯学习-期望最大化算法
Keywords
frequency
-
hopping spread
-
spectrum communication
comb jamming mitigation
compressive sensing
block sparsity
BSBL_EM algorithm
分类号
TN975 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像
被引量：
1
2
作者
周小利
王宏强
程永强
秦玉亮
机构
国防科技大学电子科学与工程学院
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期151-157,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61302149
61302142)
高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助项目(20124307110013)
文摘
传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。
关键词
雷达关联成像
扩展目标
稀疏
贝叶斯
学习
结构配对
变分
贝叶斯
期望
-
最大化
Keywords
radar coincidence imaging extended target sparse Bayesian learning pattern
-
coupled variational Bayesian expectation maximization
分类号
TN957 [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
基于块稀疏贝叶斯学习的跳频通信梳状干扰抑制
张永顺
朱卫纲
孟祥航
贾鑫
曾创展
王满喜
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像
周小利
王宏强
程永强
秦玉亮
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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