基于凸优化的参数化稀疏估计理论及其应用
凸优化论文 有损压缩感知论文 宽带谱感知论文 稳健自适应波束形成论文
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压缩感知是一种利用信号的稀疏特性从线性随机欠采样样本重建信号的技术。该理论突破了传统Nyquist采样定理对样本数的限制,已经在学术界和工业界受到极大的关注在压缩感知的体系中,传统的稀疏信号模型中只假设了信号非零元素个数远小于信号长度,而没有考虑稀疏信号的其它结构特征和测量误差等。本文针对应用中的多种复杂稀疏信号,建立多个参数化的稀疏信号模型,重点研究了针对这些信号的凸优化算法及应用。该论文的工作如下:1.针对应用中常见的稀疏信号非零元素的次级分布结构特点:总体分组稀疏局部未知分布、总体分组稀疏局部稀疏分布和总体分组稀疏局部密集分布,定义了更具体的分级稀疏信号的模型,并给出了对应的凸优化信号重建方法和基于相干度分析的充分条件。所提各个算法在对应的非零元素局部分布情况下,相对传统方法有更好的信号重建性能。该研究进一步提高了压缩感知在应用中的性能,丰富了压缩感知理论。2.针对压缩感知中的采样信号的误差,给出了有损压缩感知系统的结构。重点研究了测量矩阵误差和样本幅度信息丢失情况下的复杂稀疏信号模型和对应的稳健凸优化重建算法。相对于标准的稀疏信号模型和对应的重建算法,所提算法在对应的实际环境中能较好的抵抗性能恶化。该研究将压缩感知理论推广到更实际的应用环境。3.针对认知无线电的宽带谱感知高采样率与快速、稳健、低成本感知之间的矛盾,将压缩感知理论应用到宽带谱感知。根据应用环境,提出了基于自相关随机样本的分级结构压缩谱感知方法。所提方法可以在更少的随机样本数时,完成宽带功率谱密度的估计,从而可以为动态谱接入提供更加快速可靠的谱监测。4.针对自适应波束形成的角度失匹配敏感度高和高旁瓣水平问题,研究了基于稀疏波束图整形的自适应波束形成。根据不同应用环境中理想的阵列增益分布,先后讨论了波束图中不同阵列增益分布激励约束,包括稀疏约束的波束图整形、加权稀疏约束的波束图整形、混合范数约束的波束图整形、全变差最小化约束的波束图整形和主瓣旁瓣能量比最大化约束的波束图整形。所提的自适应波束形成方法有更低的旁瓣水平和更高的角度失匹配稳健度。该研究进一步提高自适应波束形成在实际应用中性能。
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第14-19页 |
1.1 研究意义 | 第14-15页 |
1.2 主要创新点 | 第15-17页 |
1.2.1 基于复杂稀疏模型的凸优化信号重建理论 | 第15-16页 |
1.2.2 认知无线电的宽带谱压缩感知 | 第16-17页 |
1.2.3 稳健的Capon波束图整形应用 | 第17页 |
1.3 章节安排 | 第17-19页 |
第二章 压缩感知基础 | 第19-35页 |
2.1 序言 | 第19页 |
2.2 研究背景 | 第19-20页 |
2.3 稀疏表示 | 第20-22页 |
2.4 随机采样 | 第22-23页 |
2.5 稀疏信号重建 | 第23-30页 |
2.5.1 凸优化方法 | 第24-27页 |
2.5.2 贪婪算法 | 第27-30页 |
2.6 性能分析 | 第30-34页 |
2.6.1 零空间特性 | 第30-31页 |
2.6.2 严格等距特性 | 第31-33页 |
2.6.3 相干度分析 | 第33-34页 |
2.7 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 分级稀疏信号的凸优化重建理论 | 第35-49页 |
3.1 概述 | 第35页 |
3.2 信号模型 | 第35-38页 |
3.3 分级结构稀疏信号恢复算法 | 第38-40页 |
3.4 充分条件 | 第40-45页 |
3.5 仿真实验 | 第45-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-49页 |
第四章 有损稀疏信号估计:测量矩阵误差 | 第49-60页 |
4.1 概述 | 第49-50页 |
4.2 测量矩阵误差的稀疏信号模型 | 第50-51页 |
4.3 传统的稀疏信号估计方法 | 第51-52页 |
4.4 抗测量矩阵误差的改进稀疏信号估计方法 | 第52-55页 |
4.5 仿真实验 | 第55-59页 |
4.6 本章小结 | 第59-60页 |
第五章 有损稀疏信号估计:纯相位信息 | 第60-68页 |
5.1 概述 | 第60-61页 |
5.2 信号模型 | 第61-63页 |
5.3 纯相位样本的稀疏信号恢复算法 | 第63-64页 |
5.4 实验仿真 | 第64-67页 |
5.5 本章小结 | 第67-68页 |
第六章 压缩感知在宽带谱感知中的应用 | 第68-88页 |
6.1 概述 | 第68-71页 |
6.2 信号模型 | 第71-74页 |
6.3 传统的压缩宽带谱感知 | 第74-75页 |
6.4 基于分级结构稀疏的宽带谱感知 | 第75-77页 |
6.5 慢变宽带信号的全变差感知 | 第77-80页 |
6.6 实验仿真 | 第80-87页 |
6.6.1 BS-CWSS的实验仿真 | 第80-82页 |
6.6.2 TV-CWSS的实验仿真 | 第82-87页 |
6.7 本章小结 | 第87-88页 |
第七章 分级稀疏约束在CAPON波束形成中的应用 | 第88-107页 |
7.1 概述 | 第88-90页 |
7.2 接收信号模型 | 第90-91页 |
7.3 标准的CAPON波束形成 | 第91-92页 |
7.4 基于波束图整形的CAPON波束形成 | 第92-99页 |
7.4.1 稀疏约束整形的Capon波束形成 | 第92-93页 |
7.4.2 加权的稀疏整形Capon波束形成 | 第93-95页 |
7.4.3 混合范数约束整形的Capon波束形成 | 第95-96页 |
7.4.4 全变差约束整形的Capon波束形成 | 第96-97页 |
7.4.5 主瓣旁瓣能量比最大化整形的Capon波束形成 | 第97-99页 |
7.5 仿真实验 | 第99-105页 |
7.6 本章小结 | 第105-107页 |
第八章 全文总结与展望 | 第107-110页 |
8.1 全文总结 | 第107-108页 |
8.2 工作展望 | 第108-110页 |
致谢 | 第110-112页 |
参考文献 | 第112-130页 |
附录 | 第130-136页 |
A.式(3-36)、(3-37)和(3-38)的证明 | 第130-132页 |
B.式(3-55)、(3-56)和(3-57)的证明 | 第132-133页 |
C.式(3-58)、(3-59)和(3-60)的证明 | 第133-136页 |
攻博期间取得的研究成果 | 第136-138页 |
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