【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)寬帶線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)精度不高的問題,提出了基于凸優(yōu)化基追蹤算法的線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法。該方法利用Gabor原子良好時(shí)頻特性,以l1范數(shù)稀疏正則最小二乘模型為目標(biāo)函數(shù)求解稀疏Gabor原子進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。仿真實(shí)驗(yàn)證明,該方法具有原子的稀疏性好,對(duì)原信號(hào)重構(gòu)精度高和參數(shù)估計(jì)準(zhǔn)確的特點(diǎn)。
[Abstract]:Aiming at the problem of low precision of traditional wideband LFM signal parameter estimation, a new method of LFM signal parameter estimation based on convex optimization basis tracking algorithm is proposed. Based on the good time-frequency characteristic of Gabor atoms, this method uses L 1-norm sparse canonical least squares model as the objective function to estimate the parameters of sparse Gabor atoms. The simulation results show that the proposed method has good atomic sparseness, high reconstruction accuracy and accurate parameter estimation.
【作者單位】： 解放軍電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(11375263)
【分類號(hào)】：TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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2 王康;葉偉;勞國超;王勇;;一種基于壓縮感知的寬帶SAR信號(hào)偵察方法[J];國外電子測(cè)量技術(shù);2014年04期

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【共引文獻(xiàn)】

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2 郭蒸;鄢社鋒;徐立軍;QIN Ye;;最大似然參數(shù)估計(jì)水聲通信幀同步技術(shù)研究（英文）[J];Chinese Journal of Acoustics;2016年04期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 秦乙;朱衛(wèi)綱;胡旭;舒奇泉;;寬帶跳頻信號(hào)的壓縮采樣與重構(gòu)[J];國外電子測(cè)量技術(shù);2013年09期

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10 王建英;呂雪;尹忠科;;基于MP分解的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)[J];電波科學(xué)學(xué)報(bào);2007年06期

【相似文獻(xiàn)】

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3 何為;季仲梅;;一種2FSK信號(hào)參數(shù)估計(jì)的方法[J];通信技術(shù);2009年07期

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10 李輝;王巖飛;李炯;;正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的采樣率選擇研究[J];電子與信息學(xué)報(bào);2007年11期

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1 孫曉東;石要武;張愛春;;基于混沌同步的混沌背景下正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（1）[C];2008年

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3 陳小民;蔣興舟;;寬帶信號(hào)參數(shù)估計(jì)中交互小波變換的尺度參數(shù)分析[A];中國聲學(xué)學(xué)會(huì)2003年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'03]論文集[C];2003年

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1 單澤彪;陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)與跟蹤方法研究[D];吉林大學(xué);2016年

2 朱凱然;微弱核四極矩共振信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

3 文飛;非圓信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 張曉明;電子對(duì)抗中直擴(kuò)信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

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1 杜福超;LPI雷達(dá)信號(hào)參數(shù)估計(jì)與抗干擾性能研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

2 王建偉;基于壓縮感知的寬帶LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)[D];吉林大學(xué);2016年

3 黃勛;基于壓縮感知的PSK信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法[D];電子科技大學(xué);2016年

4 劉姍姍;基于壓縮感知的信號(hào)參數(shù)估計(jì)[D];電子科技大學(xué);2016年

5 陳翔;基于USRP的信號(hào)源參數(shù)估計(jì)方法研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2016年

6 陳家勝;混沌背景下微弱小信號(hào)參數(shù)估計(jì)研究[D];湘潭大學(xué);2011年

7 羅達(dá)慶;基于凸優(yōu)化的星載SAR主瓣信號(hào)參數(shù)估計(jì)[D];吉林大學(xué);2015年

8 李堯輝;噪聲環(huán)境下線性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：2334749