本文關鍵詞：信號稀疏處理在頻率估計中的應用

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【摘要】：在信號處理方面,參數(shù)估計是一個很重要的問題,尤其頻率估計在雷達、通信、語音處理、圖像處理等應用領域發(fā)揮著舉足輕重的作用。壓縮感知是近幾年比較熱門的一項參數(shù)估計/恢復技術。本文主要工作就是利用稀疏處理技術,估計信號頻率同時抑制沖擊噪聲。信號在傳輸過程中,由于傳輸?shù)牟环�(wěn)定性等因素,數(shù)據丟失時常發(fā)生。為了估計數(shù)據丟失圖案,我們用一個未知稀疏向量來表示丟失圖案。同時考慮到沖擊噪聲不同于傳統(tǒng)的高斯噪聲,其二階矩不存在,這樣傳統(tǒng)的基于高斯噪聲假設的估計算法就不能有效地工作。為了抑制沖擊噪聲,通用的做法是利用p-范數(shù),然而其降噪能力往往有限。通過觀察發(fā)現(xiàn),由于沖擊噪聲只在很短的時間表現(xiàn)出沖擊性,這種現(xiàn)象我們稱之為近似稀疏特性。利用其稀疏特性,我們把被動的噪聲抑制問題轉化為‘主動’的參數(shù)估計問題�？紤]數(shù)據丟失和沖擊噪聲,利用他們的稀疏特性,本論文提出了一個聯(lián)合的估計算法來估計信號的頻率。通過實驗仿真看出,本論文提出的聯(lián)合算法跟傳統(tǒng)的算法相比有了很大的性能提升。當利用信號的稀疏性創(chuàng)建離散字典的時候,off-grid問題往往就會存在。off-grid就是指信號的真實頻率不落在利用離散稀疏字典技術劃分的網格點上,即真實值與字典的錯誤匹配。為了克服這個問題,本文也提出了用一個稀疏化的偏移矩陣重建off-grid問題,稀疏矩陣的補償,使得在使用離散字典的情況下,頻率估計性能有所提升。最后,在上面的頻率估計算法中,利用到了稀疏特性。但是,在處理實測數(shù)據中,我們發(fā)現(xiàn)噪聲的沖擊性通常也會持續(xù)一段時間,而不是一個沖擊。這種現(xiàn)象,在本工作中稱為組稀疏特性。利用這種特性,我們設計了新的聯(lián)合估計算法來估計頻率和噪聲。通過仿真證明了,利用組稀疏特性估計的算法進一步提高算法的估計性能。
【關鍵詞】：頻率估計 稀疏特性 沖擊噪聲 off-grid 組稀疏
【學位授予單位】：重慶郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-11
• 注釋表11-12
• 第1章 引言12-19
• 1.1 課題提出的背景及意義12-13
• 1.2 國內外的研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 最大似然估計算法14-15
• 1.2.2 多重信號分類算法15-17
• 1.3 課題研究的主要工作17-18
• 1.4 本文的結構安排18-19
• 第2章 壓縮感知的理論介紹19-25
• 2.1 壓縮感知的模型20
• 2.2 信號的稀疏表示20-21
• 2.3 觀測矩陣的選取21-22
• 2.4 信號重構算法的設計22-24
• 2.4.1 匹配追蹤算法23
• 2.4.2 最小化L_1范數(shù)算法23-24
• 2.5 本章小節(jié)24-25
• 第3章 基于稀疏分解的信號頻率估計算法研究25-49
• 3.1 高斯白噪聲背景下，，有數(shù)據丟失信號的頻率估計25-29
• 3.2 沖擊噪聲背景下，有數(shù)據丟失信號的頻率估計29-32
• 3.3 off-grid問題下的頻率估計32-37
• 3.3.1 off-grid問題下的一維信號頻率估計33-35
• 3.3.2 off-grid問題下的二維信號頻率估計35-37
• 3.4 仿真實驗結果與分析37-47
• 3.4.1 有數(shù)據丟失信號的頻率估計的仿真實驗結果與分析38-41
• 3.4.2 沖擊噪聲下，有數(shù)據丟失信號的頻率估計仿真實驗結果與分析41-44
• 3.4.3 off-grid問題下的信號頻率估計的仿真實驗結果與分析44-47
• 3.5 本章小節(jié)47-49
• 第4章 基于組稀疏表示的信號頻率估計算法研究49-59
• 4.1 組稀疏的表示49-51
• 4.2 組稀疏的模型51-52
• 4.2.1 L_(2,1)組套索模型51
• 4.2.2 稀疏組套索模型51-52
• 4.3 基于頻率組稀疏和沖擊噪聲組稀疏的頻率估計信號重構52-53
• 4.4 仿真實驗結果與分析53-58
• 4.5 本章小節(jié)58-59
• 第5章 結論與未來工作59-61
• 5.1 本文總結59-60
• 5.2 未來工作展望60-61
• 參考文獻61-65
• 致謝65-66
• 攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前5條

1 沈志博;董春曦;黃龍;趙國慶;;一種基于稀疏分解的窄帶信號頻率估計算法[J];電子與信息學報;2015年04期

2 呂太之;李卓;;基于動態(tài)分數(shù)階和Alpha穩(wěn)定分布的粒子群優(yōu)化算法[J];計算機科學;2014年07期

3 劉亞新;趙瑞珍;胡紹海;姜春暉;;用于壓縮感知信號重建的正則化自適應匹配追蹤算法[J];電子與信息學報;2010年11期

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本文編號：1045346