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题名利用块间耦合稀疏贝叶斯学习的建筑物布局成像方法
被引量：4
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作者
晋良念
冯飞
刘庆华
欧阳缮
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机构
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室
桂林电子科技大学信息与通信学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第4期853-859,共7页
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基金
国家自然科学基金(61461012)
广西自然科学基金(2017GXNSFAA198050)
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2016主任基金(GXKL06160106)~~
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文摘
该文针对现有穿墙雷达建筑物布局成像中扩展目标稀疏成像方法未能有效利用墙体反射信号的结构稀疏性,导致成像中出现墙体不连贯和墙体轮廓不明显的问题,提出一种利用稀疏信号块间耦合的建筑物布局成像方法。该方法在块稀疏信号特性的高斯分层先验模型的基础上,利用块间耦合系数进一步表征场景中墙体反射信号的结构稀疏性,然后将其引入到控制稀疏信号先验概率分布的超参数中,从而把稀疏信号的结构性转化为超参数的耦合关系,最后利用期望最大化(EM)算法求解超参数的最大后验(MAP)估计。仿真和实验数据处理结果表明,该方法有效改善了墙体的成像质量。
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关键词
穿墙雷达
建筑物布局成像
结构稀疏性
稀疏贝叶斯学习
块间耦合
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Keywords
Through-wall radar
Building layout imaging
Structured sparsity
Sparse Bayesian learning
Inter-block coupling
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名智能反射面辅助MU-MISO系统宽带信道估计算法
被引量：3
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作者
程方旭
李方伟
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
公共大数据安全技术重庆市重点实验室
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出处
《电讯技术》
北大核心
2023年第11期1757-1764,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61771084)
长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(IRT16R72)。
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文摘
为适应移动通信系统的宽带化应用,针对智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)辅助多用户多输入单输出系统信道估计问题,提出了一种基于稀疏矩阵分解的改进正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法。首先,考虑基站导频约束及IRS相移约束,建立一个压缩感知模型。然后,通过自适应地细化变换矩阵的分辨率,避免稀疏信号的细节丢失;再利用信道在不同子载波处共享的公共稀疏性,对多个子频带进行联合估计。最后利用级联信道的双结构稀疏性,将信道估计扩展至多用户场景。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法能以较小的导频开销获得更高的准确性。
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关键词
MU-MISO系统
宽带信道估计
智能反射面(IRS)
OMP算法
双结构稀疏性
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Keywords
MU-MISO system
broadband channel estimation
intelligent reflecting surface(IRS)
OMP algorithm
double structure sparsity
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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