無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸中可能存在數(shù)據(jù)丟失的狀況,這給無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸?shù)木_度和穩(wěn)定性帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。將新興的壓縮感知技術(shù)應(yīng)用于無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸中,就可以在無(wú)線信號(hào)發(fā)生一定丟失的情況下,以一定的精度重構(gòu)出原始的無(wú)線信號(hào)。為了提高信號(hào)重構(gòu)的精度,本文深入研究壓縮感知技術(shù),成功進(jìn)行了壓縮感知中匹配追蹤重構(gòu)算法和基追蹤重構(gòu)算法的改進(jìn),并對(duì)其進(jìn)行仿真分析;最后完成了系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)和驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。論文提出了系統(tǒng)總體方案,并完成觀測(cè)矩陣與稀疏矩陣的優(yōu)化設(shè)計(jì)和信號(hào)的編碼設(shè)計(jì)。在傳統(tǒng)無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,提出無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲嚎s感知系統(tǒng)總體方案;通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析優(yōu)化觀測(cè)矩陣和稀疏矩陣的設(shè)計(jì),同時(shí)完成了信號(hào)數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置信息編碼工作。提出了改進(jìn)的匹配追蹤重構(gòu)算法—分段變閾值匹配追蹤算法。根據(jù)傳統(tǒng)的匹配追蹤算法和它對(duì)加噪稀疏信號(hào)的重構(gòu)表現(xiàn),提出了以分段和變閾值的方式改進(jìn)匹配追蹤算法,使得在同一信噪比下總能取得最優(yōu)的重構(gòu)精度。同時(shí)將算法的應(yīng)用向鐵路機(jī)車信號(hào)推廣,成功完成了該信號(hào)的高精度重構(gòu)。提出了改進(jìn)的基追蹤算法數(shù)學(xué)模型。根據(jù)鐵路機(jī)車工程信號(hào)的特點(diǎn)和傳統(tǒng)的基追蹤算法對(duì)其進(jìn)行重構(gòu)的效果,通過(guò)添加擾動(dòng)和修改優(yōu)化目標(biāo)的方式改進(jìn)... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1范數(shù)算法">        1.2.1 最小l₁范數(shù)算法
        1.2.2 匹配追蹤類算法
        1.2.3 迭代閾值算法
        1.2.4 梯度類算法
        1.2.5 控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
2 無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲嚎s感知系統(tǒng)及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.1 無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸?shù)膲嚎s感知系統(tǒng)
    2.2 原信號(hào)的選擇
    2.3 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)
    2.4 觀測(cè)信號(hào)的編/解碼
    2.5 稀疏矩陣的設(shè)計(jì)
    2.6 本章小結(jié)
3 匹配追蹤算法及其改進(jìn)
    3.1 匹配追蹤類算法
0范數(shù)模型">        3.1.1 最小l₀范數(shù)模型
        3.1.2 匹配追蹤算法
    3.2 理想稀疏信號(hào)仿真實(shí)驗(yàn)
    3.3 改進(jìn)匹配追蹤算法
        3.3.1 加噪稀疏信號(hào)仿真實(shí)驗(yàn)
        3.3.2 不合理的固定迭代閾值
        3.3.3 改進(jìn)匹配追蹤算法
    3.4 工程信號(hào)仿真實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
4 基追蹤算法及其改進(jìn)
    4.1 基追蹤算法
        4.1.1 基追蹤的數(shù)學(xué)模型
        4.1.2 單純形法
    4.2 理想稀疏信號(hào)仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 工程信號(hào)仿真實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 傳統(tǒng)基追蹤算法的應(yīng)用
        4.3.2 改進(jìn)的基追蹤算法
    4.4 四種壓縮感知重構(gòu)算法的比較
    4.5 本章小結(jié)
5 壓縮感知系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及試驗(yàn)結(jié)果分析
    5.1 壓縮感知系統(tǒng)硬件選型
    5.2 壓縮感知系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
        5.2.1 系統(tǒng)軟件總體設(shè)計(jì)
        5.2.2 基于STM32的軟件設(shè)計(jì)
    5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及運(yùn)行效果分析
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]具有隨機(jī)丟包的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真研究[J]. 許培,陳其工,葛愿.  安徽工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(03)
[2]基于壓縮感知理論的缺失地震數(shù)據(jù)重構(gòu)方法[J]. 徐明華,李瑞,路交通,蒙杉,龔幸林.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版). 2013(01)
[3]壓縮感知自適應(yīng)觀測(cè)矩陣設(shè)計(jì)[J]. 趙玉娟,鄭寶玉,陳守寧.  信號(hào)處理. 2012(12)
[4]壓縮感知的自適應(yīng)冗余字典及其圖像恢復(fù)方法研究[J]. 蔣業(yè)文,于昕梅.  中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(06)
[5]壓縮感知中四種貪婪類算法重構(gòu)信號(hào)性能研究[J]. 裴文炯,李少東,楊軍.  空軍雷達(dá)學(xué)院學(xué)報(bào). 2012(05)
[6]壓縮感知中稀疏分解和重構(gòu)精度改進(jìn)的一種方法[J]. 趙玉娟,鄭寶玉.  信號(hào)處理. 2012(05)
[7]壓縮感知在Micro-CT圖像超分辨重建中的應(yīng)用[J]. 王麗艷,韋志輝,羅守華,顧寧.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2012(04)
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[9]壓縮感知理論在光學(xué)成像中的應(yīng)用[J]. 肖龍龍,劉昆,韓大鵬,劉吉英.  應(yīng)用光學(xué). 2012(01)
[10]基于壓縮感知的后退型自適應(yīng)匹配追蹤算法[J]. 方紅,楊海蓉.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(09)

博士論文
[1]寬帶無(wú)線通信中壓縮感知技術(shù)的研究[D]. 譚云.北京郵電大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于壓縮感知的PSK信號(hào)調(diào)制模式識(shí)別方法[D]. 蔣偉明.電子科技大學(xué) 2016
[2]基于壓縮感知的語(yǔ)音信號(hào)處理與應(yīng)用[D]. 許佳佳.陜西師范大學(xué) 2015
[3]基于壓縮感知磁共振成像技術(shù)的研究[D]. 吳章洪.四川師范大學(xué) 2014
[4]基于壓縮感知的信號(hào)重建算法研究[D]. 周燦梅.北京交通大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3027986