基于壓縮感知的稀疏信號(hào)檢測(cè)算法研究.pdf

1、雷達(dá)系統(tǒng)的很多應(yīng)用均以實(shí)現(xiàn)信號(hào)檢測(cè)任務(wù)為前提,如雷達(dá)偵察、雷達(dá)成像等。Chirp信號(hào)是雷達(dá)系統(tǒng)中常用的信號(hào)形式,為了實(shí)現(xiàn)雷達(dá)的某些功能,需要首先完成對(duì)寬帶Chirp信號(hào)的檢測(cè)任務(wù)。然而,若采取傳統(tǒng)依據(jù)奈奎斯特定理的采樣方法,Chirp信號(hào)的高帶寬意味著會(huì)有大數(shù)據(jù)量的采集、存儲(chǔ)、傳輸與處理問(wèn)題。壓縮感知理論的出現(xiàn)為解決這一問(wèn)題提供了新的思路。
　　本文主要針對(duì)寬帶Chirp信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行研究,結(jié)合壓縮感知理論,分析和實(shí)現(xiàn)Chirp

2、信號(hào)的壓縮檢測(cè)算法。主要內(nèi)容包括Chirp信號(hào)的稀疏表示、Chirp信號(hào)壓縮檢測(cè)模型的建立以及檢測(cè)模型下壓縮檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)。其中, Chirp信號(hào)稀疏表示部分主要研究的是 Chirp信號(hào)在波形延時(shí)字典和時(shí)頻字典(Gabor字典和Chirplet字典)下的自適應(yīng)分解,通過(guò)字典來(lái)稀疏表示Chirp信號(hào);壓縮檢測(cè)模型主要包括兩種,一種是高斯白噪聲信道條件下壓縮檢測(cè)模型的建立,另一種是高斯白噪聲加強(qiáng)窄帶干擾信道條件下壓縮檢測(cè)模型的建立。<

3、br>　　已有的壓縮檢測(cè)算法包括非相干檢測(cè)與估計(jì)算法(Incoherent detection and estimation algorithm IDEA)和基于觀測(cè)值數(shù)字特征的壓縮檢測(cè)算法。其中,前者利用部分重構(gòu)思想及最大投影系數(shù)來(lái)完成檢測(cè),實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單但檢測(cè)效果相對(duì)較差;后者利用實(shí)際采樣值與其在各假設(shè)情況下數(shù)學(xué)期望的偏差作為判決依據(jù)來(lái)完成檢測(cè)任務(wù),較低信噪比下也能有較好的檢測(cè)效果。在分析已有算法的基礎(chǔ)上,本文提出一種基于觀測(cè)值的相關(guān)檢測(cè)