基于壓縮感知的跳頻信號盲檢測技術(shù)研究.pdf

1、壓縮感知(Compressive Sensing, CS)理論是近年來興起的一種新的信號獲取理論，它通過將廣義的線性測量方案與最優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合，突破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理的約束，能夠以比奈奎斯特采樣速率更低的速率獲取并處理具有稀疏特性或可壓縮的信號，極大地降低了信號采集與處理的成本。
　　本文深入分析了針對已知信號的壓縮檢測算法，在此基礎上提出了針對未知稀疏信號的盲壓縮檢測算法，仿真表明該方法能夠在減小數(shù)據(jù)量的同時保證較好的檢測性

2、能，但它不具有良好的抗噪聲性能；重點研究了CS在跳頻信號盲檢測技術(shù)的應用，通過分析和比較壓縮采樣值的數(shù)學期望在接收信號中有無跳頻信號兩種情況下的差異，將壓縮采樣值與其在這兩種情況下的數(shù)學期望的偏差作為判決依據(jù)，提出了一種基于CS的跳頻信號盲檢測算法，并在不恢復原信號的前提條件下，僅利用低速率壓縮測量提出了基于CS的跳頻頻率估計算法。仿真結(jié)果表明在信噪比高于-2dB環(huán)境下該方法具有良好的檢測效果，其頻率歸一化均方誤差可以達到10-4量級，