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用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法

计算机工程与应用 2019年第13期55卷 207-211,245页

作者：马玉双刘翠响郭志涛王宝珠河北工业大学电子信息工程学院

压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择... 详细信息

压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择多个原子,提高了算法的收敛速度。基于上述两种重构算法的优势,提出了广义稀疏度自适应匹配追踪(Generalized Sparse Adaptive Matching Pursuit,gSAMP)算法。针对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标,以及主观视觉上对所提算法与传统的贪婪算法进行对比。在压缩比固定为0.5时,gSAMP算法的重构效果优于传统的MP、OMP、ROMP、SAMP 以及gOMP贪婪类重构算法的效果。

关键词：压缩感知稀疏度自适应匹配追踪稀疏度广义正交匹配追踪贪婪类重构算法

非正交多址光通信系统信道均衡的虚拟时反方法

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应用光学 2024年第2期45卷 475-484页

作者：顾霜凌张峰彭侠赵黎西安工业大学电子信息工程学院陕西西安710021 西安应用光学研究所陕西西安710065

室内非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)可见光通信系统(visible light communications, VLC)可实现高速率多用户通信,但多径效应会造成通信可靠性及用户公平性明显下降,为此,提出一种虚拟时间反转技术(virtual time rev... 详细信息

室内非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)可见光通信系统(visible light communications, VLC)可实现高速率多用户通信,但多径效应会造成通信可靠性及用户公平性明显下降,为此,提出一种虚拟时间反转技术(virtual time reversal mirror, VTRM)对NOMA-VLC进行信道均衡,消除多径效应对通信过程的影响。分析了多用户场景下室内NOMA-VLC系统模型及其通信光链路的特性,依据光链路增益的稀疏特性采用稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法,估计NOMA-VLC系统的信道冲激响应(channel impulse response, CIR)。在此基础上,采用VTRM方法对NOMA-VLC进行信道均衡,通过VTRM的时空聚焦特性减少信道衰落影响,并重构接收信号,抑制多径效应。理论分析和实验结果表明:经论文算法均衡后的NOMAVLC系统,在满足前向纠错(forward error correction,FEC)误码率阈值的同时,用户1性能提高了4.4 dB,用户2性能提高了5.7 dB,两用户平均性能提高了5.05 dB,用户间性能差异由1.6 dB降为0.5 dB,为NOMA-VLC信道均衡提供了有效的解决方案。

关键词：光通信非正交多址信道均衡虚拟时间反转技术稀疏度自适应匹配追踪

压缩感知在分段式双反馈预失真器的模型简化研究

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电子测量与仪器学报 2022年第2期36卷 211-218页

作者：高明明边廷玥南敬昌梁琦辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 大连海事大学信息科学技术学院大连116026

针对预失真器中模型参数过多的问题,从压缩感知(compressed sensing,CS)的理论出发,提出了一种用于宽带射频功率放大器(power amplifier,PA)的预失真器模型简化方法。在稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)... 详细信息

针对预失真器中模型参数过多的问题,从压缩感知(compressed sensing,CS)的理论出发,提出了一种用于宽带射频功率放大器(power amplifier,PA)的预失真器模型简化方法。在稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法的基础上进行改进,提出了基于频域陷波的相关支集选择SAMP算法(RSS-FNSAMP)。该算法能够对PA行为模型进行简化,而后将其运用在提出的分段式双反馈DPD系统中,以补偿被带内残差所掩盖的带外失真,在增强了系统稳定性的同时降低了其复杂度,提升了DPD线性化效果。为了验证该方法,使用20 MHz LTE信号驱动一个35 dBm的F类功率放大器。实验结果表明,归一化均方误差(normalized mean squared error,NMSE)与ILA-SAMP、ILA-DOMP和分段式双反馈-DOMP相比提升了3~5 dB,相邻信道功率比(adjacent channel power radio,ACPR)改善了25 dBc,表明该方法能够在降低模型参数数目的同时,提升功放的线性度。

关键词：数字预失真压缩感知稀疏度自适应匹配追踪线性化模型简化

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基于改进SAMP的UFMC信道估计算法

火力与指挥控制 2022年第9期47卷 54-58,65页

作者：刘子昌张锁良陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系石家庄050003 河北大学电子信息工程学院河北保定071002

针对通用滤波多载波(universal filtered multi-carrier,UFMC)系统中稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive match pursuit,SAMP)算法在停止迭代时需要对噪声参数先验估计的问题,提出一种改进的信道估计算法。该算法将Dice原子匹配准... 详细信息

针对通用滤波多载波(universal filtered multi-carrier,UFMC)系统中稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive match pursuit,SAMP)算法在停止迭代时需要对噪声参数先验估计的问题,提出一种改进的信道估计算法。该算法将Dice原子匹配准则替代原有的内积准则,通过设置模糊阈值预先选择原子完成具有高相关性原子的筛选,并对停止迭代的判决条件进行优化,以达到不需要进行噪声参数先验估计的目的。理论分析和仿真实验表明:改进后的算法具有更优的性能,相对现有SAMP算法性能提升约1 dB~3 dB,更适用于UFMC系统的信道估计。

关键词：通用滤波多载波信道估计压缩感知稀疏度自适应匹配追踪

UFMC系统信道估计方法研究与基带系统实现

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UFMC系统信道估计方法研究与基带系统实现

作者：刘子昌河北大学

学位级别：硕士

通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)是一种融合滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier,FBMC)和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)优势的传输技术,具有更低的带外泄露、更高的频谱效率、参数配置灵活等优点,能够更好地应用于目前诸多通信场景中。然而,无线信道中多径效应等不利因素的存在影响了UFMC系统的通信性能。为了降低多径效应对UFMC系统的影响,使得在接收端可以对原始信号精确重建,本文围绕UFMC系统的信道估计方法展开研究。主要工作及创新点如下:一、对OFDM、FBMC和UFMC的基本原理进行介绍,结合关键指标对各系统性能进行对比,并分析UFMC系统在短数据包低时延传输、大规模设备连接等应用场景中的优势。二、对基于导频的UFMC信道估计方法展开研究。针对将线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)算法直接应用于UFMC系统中需要先验信道相关矩阵信息的不足,提出基于LMMSE的改进算法。该算法在频域对使用最小二乘(Least Square,LS)算法获得的信道频率响应进行平滑处理,在时域通过优化采样点的截短以确定理想的信道采样长度,并采用迭代估计方法获得最优信道相关矩阵从而避免先验信道相关矩阵信息。经MATLAB仿真验证,改进后的算法对噪声的干扰可以有效抑制,对比传统LMMSE算法误码性能提升约2 d B,可以有效改善信道估计的准确度。三、开展基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的UFMC信道估计方法的研究。为解决UFMC系统中稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive Match Pursuit,SAMP)算法在停止迭代时需要对噪声参数先验估计的问题,提出基于SAMP的改进算法。该算法将Dice原子匹配准则替代原有的内积准则,通过设置模糊阈值预先选择原子完成具有高相关性原子的筛选,并对停止迭代的判决条件进行优化,以达到不需要进行噪声参数先验估计的目的。通过仿真实验分析,改进后的算法具有更优的性能,相对现有SAMP算法性能提升约1～3 d B,更适用于UFMC系统的信道估计。四、完成基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的UFMC基带系统实现。在分析UFMC基带系统中各关键模块的实现方法基础之上,对系统整体功能的正确性进行仿真验证。

关键词：通用滤波多载波信道估计线性最小均方误差稀疏度自适应匹配追踪现场可编程门阵列

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用于宽带频谱感知的全盲亚奈奎斯特采样方法

电子与信息学报 2012年第2期34卷 361-367页

作者：盖建新付平乔家庆孟升卫哈尔滨工业大学自动化测试与控制系哈尔滨150080 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室哈尔滨150080 中国科学院电子学研究所北京100190

亚奈奎斯特采样方法是缓解宽带频谱感知技术中采样率过高压力的有效途径。该文针对现有亚奈奎斯特采样方法所需测量矩阵维数过大且重构阶段需要确切稀疏度的问题,提出了将测量矩阵较小的调制宽带转换器(MWC)应用于宽带频谱感知的方法。... 详细信息

亚奈奎斯特采样方法是缓解宽带频谱感知技术中采样率过高压力的有效途径。该文针对现有亚奈奎斯特采样方法所需测量矩阵维数过大且重构阶段需要确切稀疏度的问题,提出了将测量矩阵较小的调制宽带转换器(MWC)应用于宽带频谱感知的方法。在重新定义频谱稀疏信号模型的基础上,提出了一个改进的盲谱重构充分条件,消除了构建MWC系统对最大频带宽度的依赖;在重构阶段,将稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法引入到多测量向量(MMV)问题的求解中。最终实现了既不需要预知最大频带宽度也不需要确切频带数量的全盲低速采样,实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：宽带频谱感知亚奈奎斯特采样多测量向量稀疏度自适应匹配追踪

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OFDM系统稀疏信道估计研究

计算机工程与应用 2011年第33期47卷 98-100页

作者：石慧宋仁旺王钢飞太原科技大学电子信息工程学院太原030024

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题。提出一种新的基于压缩感知理论的正交频分复用系统信道估计方法,采用稀疏度自适应匹配追踪压缩感知算法对OFDM信道时域脉冲响应进行估计。... 详细信息

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题。提出一种新的基于压缩感知理论的正交频分复用系统信道估计方法,采用稀疏度自适应匹配追踪压缩感知算法对OFDM信道时域脉冲响应进行估计。克服了现有基于压缩感知理论的信道估计方法需要预先知道信道冲激响应稀疏度才能重构信道参数的不足,在信道稀疏度等信道先验知识未知情况下可得到较好的信道估计性能,降低系统复杂度。

关键词：正交频分复用信道估计稀疏信道稀疏度自适应匹配追踪

基于SAMP重构算法的OFDM系统稀疏信道估计方法

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信号处理 2012年第3期28卷 392-396页

作者：叶新荣朱卫平孟庆民南京邮电大学信号处理与传输研究院江苏南京210003 安徽师范大学物理与电子信息学院安徽芜湖241000

为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪(... 详细信息

为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪(BPDN)和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)的两种OFDM系统稀疏信道估计方法。在导频数和信噪比均相同的情形,与传统的最小二乘法(LS)、匹配追踪-最小二乘法(MP-LS)的信道估计方法相比,仿真结果表明所提出的两种方法无须将信道的稀疏度作为先验知识,并具有归一化均方误差小和误比特率低的优点。在所提出的两种方法中,基于SAMP的方法比基于BPDN的方法具有运行速度快、性能更接近Cramer-Rao界的优点,且导频子载波仅为系统子载波的12.5%,信噪比约大于10dB时,采用基于SAMP的方法在信道稀疏度未知的情形也能获得满足实际应用的误比特率。

关键词：稀疏信道估计稀疏度自适应匹配追踪正交频分复用

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基于空谱特性的高光谱图像压缩感知重构

电讯技术 2016年第7期56卷 717-723页

作者：陈善学胡灿屈龙瑶重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和... 详细信息

针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和普通频段,对不同频段单独采用不同精度分块压缩感知以获取高光谱数据。在解码端,参考频段直接采用稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法重构,对于普通频段,则设计了一种优化谱间预测结合SAMP算法的新模型进行重构:首先通过重构的参考频段双向预测普通频段,并对其进行压缩投影,然后计算预测前后普通频段投影值的残差,最后利用SAMP算法重构该残差,以此修正预测值。实验表明,相比同类算法,该算法充分考虑了高光谱图像的空谱特性,有效改善了重构图像质量,且编码复杂度低,易于硬件实现。

关键词：高光谱图像分块压缩感知频段聚类优化谱间预测稀疏度自适应匹配追踪