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基于块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰检测与参数估计
被引量：
5
1
作者
张永顺
朱卫纲
+1 位作者
贾鑫
王满喜
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期890-898,共9页
现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference,NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing,CS)应用于DSSS通...
现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference,NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing,CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning,BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计。理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好。
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关键词
压缩感知
直扩通信
窄
带
干扰
检测
窄带干扰参数估计
块稀疏
块稀疏贝叶斯学习
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职称材料
题名
基于块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰检测与参数估计
被引量：
5
1
作者
张永顺
朱卫纲
贾鑫
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
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期890-898,共9页
基金
国防科技创新特区项目(17-H863-01-ZT-003-207-XX)资助课题
文摘
现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference,NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing,CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning,BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计。理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好。
关键词
压缩感知
直扩通信
窄
带
干扰
检测
窄带干扰参数估计
块稀疏
块稀疏贝叶斯学习
Keywords
compressive sensing(CS)
direct sequence spread spectrum(DSSS)communications
narrowband interference(NBI)detection
narrowband interference(NBI)parameter estimation
block sparsity
block sparse Bayesian learning(BSBL)
分类号
TN972 [电子电信—信号与信息处理]
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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直扩通信窄带干扰检测与参数估计
张永顺
朱卫纲
贾鑫
王满喜
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
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