基于壓縮感知的跳頻信號(hào)盲檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、壓縮感知(Compressive Sensing, CS)理論是近年來(lái)興起的一種新的信號(hào)獲取理論，它通過(guò)將廣義的線性測(cè)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(hào)，極大地降低了信號(hào)采集與處理的成本。
　　本文深入分析了針對(duì)已知信號(hào)的壓縮檢測(cè)算法，在此基礎(chǔ)上提出了針對(duì)未知稀疏信號(hào)的盲壓縮檢測(cè)算法，仿真表明該方法能夠在減小數(shù)據(jù)量的同時(shí)保證較好的檢測(cè)性

2、能，但它不具有良好的抗噪聲性能；重點(diǎn)研究了CS在跳頻信號(hào)盲檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，通過(guò)分析和比較壓縮采樣值的數(shù)學(xué)期望在接收信號(hào)中有無(wú)跳頻信號(hào)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(xué)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(hào)盲檢測(cè)算法，并在不恢復(fù)原信號(hào)的前提條件下，僅利用低速率壓縮測(cè)量提出了基于CS的跳頻頻率估計(jì)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(cè)效果，其頻率歸一化均方誤差可以達(dá)到10-4量級(jí)，