【摘要】：該文提出一種利用信號(hào)稀疏特征實(shí)現(xiàn)基于壓縮感知的微弱信號(hào)檢測(cè)算法。稀疏信號(hào)在某一特定字典基上投影展開,其稀疏向量非0元素位置固定。而高斯白噪聲在字典基上投影展開,其權(quán)向量中非0元素的位置呈現(xiàn)出是均勻分布的特點(diǎn)。該文所提方法實(shí)現(xiàn)了微弱信號(hào)在稀疏域中的積累。通過計(jì)算當(dāng)只存在高斯白噪聲時(shí),接收信號(hào)的稀疏向量的非0元素位置向量與信號(hào)的稀疏向量非0元素位置向量的相關(guān)性,得到判決門限,完成微弱信號(hào)的檢測(cè)。仿真結(jié)果表明本文所提方法在信噪比低至-15 dB時(shí)仍能對(duì)信號(hào)正確檢測(cè)。
[Abstract]:In this paper, a weak signal detection algorithm based on compressed sensing is proposed. The sparse signal is projected on a particular dictionary base and its sparse vector is fixed in the position of non-zero elements. When Gao Si's white noise is projected and expanded on the dictionary basis, the position of non-zero elements in the weight vector is uniformly distributed. The method proposed in this paper realizes the accumulation of weak signals in sparse domain. By calculating the correlation between the non-zero element position vector of the sparse vector of the received signal and the non-zero element position vector of the signal when there is only Gao Si white noise, the decision threshold is obtained and the weak signal detection is completed. The simulation results show that the proposed method can detect the signal correctly when the SNR is as low as -15 dB.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)-中國(guó)工程物理研究院NSAF聯(lián)合基金資助(U1530126) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(ZYGX2015J022)
【分類號(hào)】：TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2237127