針對跳頻信號（FH,Frequency Hopping）的分析處理,主要挑戰(zhàn)在于大量的數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)接收處理,表現(xiàn)為接收設(shè)備對大量信號數(shù)據(jù)存儲壓力大,信號分析過程計(jì)算量大導(dǎo)致分析過程實(shí)時(shí)性不佳。因此,如何降低接收數(shù)據(jù)的采樣率,進(jìn)而降低設(shè)備計(jì)算、存儲壓力是一個(gè)關(guān)鍵研究點(diǎn)。論文具體工作主要安排如下:第一,本文概述了跳頻通信的特點(diǎn)及跳頻信號盲解的主要流程,結(jié)合當(dāng)前流行的壓縮感知理論,總結(jié)分析了跳頻信號分析處理的研究進(jìn)展。第二,針對基于壓縮感知理論的跳頻信號稀疏分解過程面臨的計(jì)算復(fù)雜度高,算法運(yùn)算效率低的問題,本文首先將原子字典非相干分解為若干子字典,為進(jìn)一步降低計(jì)算量,本文分析研究了算法理論特性,針對相鄰代算法搜索原子高概率滿足非相干性,本文在原子搜索過程中避免了逐次迭代,進(jìn)一步降低了計(jì)算量。最后通過性能分析,驗(yàn)證了算法對比傳統(tǒng)單原子搜索方式,本文算法在信噪比高于-6dB時(shí),誤差能夠低于10^-5,從分解速度的角度,本文算法在信噪比高于20dB后,運(yùn)算是傳統(tǒng)單原子匹配算法的22倍,進(jìn)一步表明了算法的有效性。第三,針對壓縮感知框架下的測量信號重構(gòu)過程中,基于傳統(tǒng)貪婪追蹤類算法... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 跳頻信號盲解研究現(xiàn)狀
        1.2.1 跳頻信號分析處理的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 跳頻信號分析處理面臨的挑戰(zhàn)
    1.3 論文主要工作和全文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文主要工作
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 跳頻信號盲解相關(guān)技術(shù)
    2.1 引言
    2.2 跳頻系統(tǒng)概述
        2.2.1 跳頻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        2.2.2 跳頻信號特性分析
        2.2.3 跳頻通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)
    2.3 盲解的主要組成部分
        2.3.1 跳頻信號檢測
        2.3.2 參數(shù)估計(jì)
        2.3.3 跳頻信號解跳與解調(diào)
        2.3.4 調(diào)制方式識別
        2.3.5 同步
    2.4 結(jié)合壓縮感知的意義
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于壓縮感知的跳頻信號稀疏分解和參數(shù)估計(jì)
    3.1 引言
    3.2 跳頻信號的稀疏分解
        3.2.1 信號模型
        3.2.2 跳頻信號稀疏性分析
        3.2.3 稀疏分解
        3.2.4 多原子稀疏化算法
        3.2.5 算法原理
        3.2.6 FMaMP算法整體流程和步驟
    3.3 參數(shù)估計(jì)
    3.4 算法仿真及性能分析
        3.4.1 參數(shù)估計(jì)性能
        3.4.2 多原子分解逼近性能分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 跳頻信號稀疏重構(gòu)算法研究
    4.1 引言
    4.2 壓縮測量
        4.2.1 測量矩陣?yán)碚摲治?br>        4.2.2 各類矩陣性能分析
    4.3 稀疏重構(gòu)
        4.3.1 重構(gòu)理論基礎(chǔ)
        4.3.2 L_p范數(shù)理論
        4.3.3 稀疏重構(gòu)算法分析
    4.4 權(quán)重和步長修正的梯度投影重構(gòu)(AWS-GP)算法
        4.4.1 算法原理
    4.5 算法性能仿真與分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄:研究生期間從事的科研工作及學(xué)術(shù)成果
附錄A


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3468703