采用区分性幅相联合字典学习的低截获概率信号分离方法
Low probability of intercept signal separation method using discriminative amplitude-phase dictionary learning作者机构：空军工程大学航空工程学院陕西西安710038 国防科技大学电子对抗学院安徽合肥230037 北方电子设备研究所北京100089
出 版 物：《国防科技大学学报》 (Journal of National University of Defense Technology)
年 卷 期：2019年第41卷第3期
页 面：18-24页
核心收录：
学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 0701[理学-数学] 0702[理学-物理学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）]
摘 要：为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题,提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题,构建了幅相联合字典模型;针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题,基于区分性字典学习思想提出在字典学习过程目标函数中加入交叉表示抑制项。仿真结果表明:幅相联合字典能够充分表示典型低截获概率信号的幅相信息,交叉表示抑制项能有效抑制信号间的交叉表示,算法具有良好的分离性能。
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