發(fā)布時(shí)間：2018-10-17 10:38

【摘要】：傳統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)算法基于奈奎斯特采樣定理來實(shí)現(xiàn),這對(duì)于帶寬極寬的超寬帶(ultra-wideband,UWB)信號(hào)而言由于要求采樣速率過高而很難用硬件去實(shí)現(xiàn)。為此,本文研究了基于壓縮感知(compressive sensing,CS)的脈沖超寬帶(impulse radio UWB,IR-UWB)信號(hào)檢測(cè)問題,利用IR-UWB信號(hào)在時(shí)域上的稀疏特性,設(shè)計(jì)了一種基于壓縮感知的IR-UWB信號(hào)檢測(cè)框架,在此基礎(chǔ)上提出了一種自適應(yīng)加權(quán)正交匹配追蹤檢測(cè)算法。仿真結(jié)果表明,新算法不僅能夠通過遠(yuǎn)少于奈奎斯特定理所要求的采樣速率檢測(cè)出IR-UWB信號(hào),而且與基于匹配追蹤的壓縮感知檢測(cè)算法相比,新算法在低信噪比的情況下對(duì)IR-UWB信號(hào)的檢測(cè)效果更佳。
[Abstract]:The traditional signal detection algorithm is based on Nyquist sampling theorem, which is difficult to implement in hardware for ultra-wideband (ultra-wideband,UWB) signals with wide bandwidth due to the high sampling rate. Therefore, the problem of pulse ultra-wideband (impulse radio UWB,IR-UWB) signal detection based on compression sensing (compressive sensing,CS) is studied in this paper. Based on the sparse characteristic of IR-UWB signal in time domain, a IR-UWB signal detection framework based on compressed sensing is designed. On this basis, an adaptive weighted orthogonal matching tracking detection algorithm is proposed. Simulation results show that the proposed algorithm not only detects IR-UWB signals at a much lower sampling rate than that required by Nyquist theorem, but also compares with the compression sensing detection algorithm based on matching tracking. The new algorithm is better for IR-UWB signal detection under low signal-to-noise ratio (SNR).
【作者單位】： 寧波大學(xué)通信技術(shù)研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61301152,61071119) 浙江省教育廳科研項(xiàng)目(201224625) 寧波市自然科學(xué)基金(2012A610017,2013A610117) 寧波市科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)研究計(jì)劃(2011B81002)
【分類號(hào)】：TN925

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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3 馬志W(wǎng)，

本文編號(hào)：2276390