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基于快速贝叶斯匹配追踪的激光大气信道估计（英文）
1
作者
马鹏阁
陈恩庆
+1 位作者
庞栋栋
羊毅
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期149-155,共7页
信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能,所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前,激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩...
信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能,所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前,激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩感知方法作为一种信道估计的有效方法,具有恢复和重构原始信号的能力,但在计算复杂度上付出了一定的代价。快速贝叶斯匹配追踪算法克服了现有方法重构精度低和复杂度高缺点。通过先验模型选择和近似的最小均方误差的参数向量的估计,快速贝叶斯匹配追踪算法提供了估计信道冲激响应的一种有效方式。仿真结果表明,与传统的基于压缩感知的方法相比,该方法能显著提高系统的性能。
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关键词
压缩感知
空闲信道估计
快速贝叶斯匹配追踪
多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信
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职称材料
小波包多级树模型管道泄漏信号压缩感知方法
被引量：
6
2
作者
王学伟
苏丹
+1 位作者
袁洪芳
王琳
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期520-526,共7页
针对目前管道泄漏监测信号压缩感知处理过程中,所需测量数较高,在数据压缩比较高的情况下泄漏信号重构性能指标比较低,未对稀疏信号固有的结构特征充分考虑的问题,提出了基于小波包多级树模型的管道泄漏监测信号稀疏化表示方法和结构模...
针对目前管道泄漏监测信号压缩感知处理过程中,所需测量数较高,在数据压缩比较高的情况下泄漏信号重构性能指标比较低,未对稀疏信号固有的结构特征充分考虑的问题,提出了基于小波包多级树模型的管道泄漏监测信号稀疏化表示方法和结构模型的快速贝叶斯匹配追踪算法(M-FBMP)的压缩感知方法,该方法充分利用管道泄漏监测信号的特点合理选择稀疏基,构建了一次分解小波包多级树的管道泄漏监测信号模型,优化了标准高斯测量矩阵,推导了基于管道泄漏监测信号稀疏信号结构的M-FBMP算法,实现了信号的压缩采样和重构。通过实验对比该方法与传统快速贝叶斯匹配追踪(FBMP)压缩感知方法,实验给出了不同数据压缩比条件下,2种压缩感知方法所能达到的性能指标,结果表明所提方法与基于FBMP的压缩感知方法在均方根误差、信号的重构信噪比相同量级的情况下,数据压缩比提高了3.4倍,大大降低了工业监控数据传输对网络通信信道带宽的要求。在数据压缩比为30∶1的条件下,利用所提算法进行信号恢复,信号的重构信噪比提高了近2倍;重构能量恢复系数优于1×10-3,重构信号精度可以满足管道泄漏检测与定位的要求。
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关键词
泄漏信号
压缩感知
快速贝叶斯匹配追踪
数据压缩
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职称材料
题名
基于快速贝叶斯匹配追踪的激光大气信道估计（英文）
1
作者
马鹏阁
陈恩庆
庞栋栋
羊毅
机构
郑州航空工业管理学院电子通信工程学院
郑州大学信息工程学院
中航工业集团公司洛阳电光设备研究所
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期149-155,共7页
基金
国家自然科学基金(61331021)
航空科学基金(2014ZC13004)
+1 种基金
河南省高校科技创新团队(17IRTSTHN014)
河南省科技计划(152102210139)
文摘
信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能,所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前,激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩感知方法作为一种信道估计的有效方法,具有恢复和重构原始信号的能力,但在计算复杂度上付出了一定的代价。快速贝叶斯匹配追踪算法克服了现有方法重构精度低和复杂度高缺点。通过先验模型选择和近似的最小均方误差的参数向量的估计,快速贝叶斯匹配追踪算法提供了估计信道冲激响应的一种有效方式。仿真结果表明,与传统的基于压缩感知的方法相比,该方法能显著提高系统的性能。
关键词
压缩感知
空闲信道估计
快速贝叶斯匹配追踪
多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信
Keywords
compressed sensing
sparse channel estimation
fast Bayesian matching pursuit
FSO-MIMO-OFDM
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
小波包多级树模型管道泄漏信号压缩感知方法
被引量：
6
2
作者
王学伟
苏丹
袁洪芳
王琳
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期520-526,共7页
基金
中央高校基本科研业务费项目(ZZ1226)资助
文摘
针对目前管道泄漏监测信号压缩感知处理过程中,所需测量数较高,在数据压缩比较高的情况下泄漏信号重构性能指标比较低,未对稀疏信号固有的结构特征充分考虑的问题,提出了基于小波包多级树模型的管道泄漏监测信号稀疏化表示方法和结构模型的快速贝叶斯匹配追踪算法(M-FBMP)的压缩感知方法,该方法充分利用管道泄漏监测信号的特点合理选择稀疏基,构建了一次分解小波包多级树的管道泄漏监测信号模型,优化了标准高斯测量矩阵,推导了基于管道泄漏监测信号稀疏信号结构的M-FBMP算法,实现了信号的压缩采样和重构。通过实验对比该方法与传统快速贝叶斯匹配追踪(FBMP)压缩感知方法,实验给出了不同数据压缩比条件下,2种压缩感知方法所能达到的性能指标,结果表明所提方法与基于FBMP的压缩感知方法在均方根误差、信号的重构信噪比相同量级的情况下,数据压缩比提高了3.4倍,大大降低了工业监控数据传输对网络通信信道带宽的要求。在数据压缩比为30∶1的条件下,利用所提算法进行信号恢复,信号的重构信噪比提高了近2倍;重构能量恢复系数优于1×10-3,重构信号精度可以满足管道泄漏检测与定位的要求。
关键词
泄漏信号
压缩感知
快速贝叶斯匹配追踪
数据压缩
Keywords
pipeline leakage
compressed sensing
fast Bayesian matching pursuits （FBMP）
data compression
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速贝叶斯匹配追踪的激光大气信道估计（英文）
马鹏阁
陈恩庆
庞栋栋
羊毅
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2017
0
在线阅读
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职称材料
2
小波包多级树模型管道泄漏信号压缩感知方法
王学伟
苏丹
袁洪芳
王琳
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
6
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职称材料
已选择
0
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