本文主要研究内容
作者张永顺,朱卫纲,贾鑫,王满喜（2019）在《基于块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰检测与参数估计》一文中研究指出：现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference,NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing,CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning,BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计。理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好。
Abstract
xian you ji yu Nyquistcai yang ding li de zhi kuo (direct sequence spread spectrum,DSSS)tong xin zhai dai gan rao (narrowband interference,NBI)jian ce he can shu gu ji fang fa cun zai ying yong shou xian yu cai yang lv jiao gao de wen ti 。zhen dui zhe yi wen ti ,jiang ya su gan zhi (compressive sensing,CS)ying yong yu DSSStong xin NBIde jian ce he can shu gu ji ,gen ju DSSSxin hao yu NBIde bu tong ya su yu te xing yi ji NBIzai pin yu biao xian chu de fen kuai xi shu te xing ,li yong kuai xi shu bei xie si xue xi (block sparse Bayesian leaning,BSBL)kuang jia huo qu gan rao jian ce he can shu gu ji de te zheng liang ,tong guo dui te zheng liang de jian ce he can shu gu ji shi xian dui NBIde jian ce he can shu gu ji 。li lun fen xi he fang zhen jie guo biao ming :suo di fang fa neng gou zai ya su cai yang tiao jian xia shi xian dui DSSStong xin zhong NBIde you xiao jian ce he can shu gu ji ,yu chuan tong fang fa xiang bi ju you xian zhe you shi ,gan rao jian ce he can shu gu ji xing neng shou gan rao jiang du 、gan rao dai kuan yi ji ya su lv bian hua de ying xiang ,gan rao jiang du yue jiang 、gan rao dai kuan yue xiao 、ya su lv yue da ,gan rao jian ce he can shu gu ji xiao guo yue hao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自系统工程与电子技术的张永顺,朱卫纲,贾鑫,王满喜，发表于刊物系统工程与电子技术2019年04期论文，是一篇关于压缩感知论文,直扩通信论文,窄带干扰检测论文,窄带干扰参数估计论文,块稀疏论文,块稀疏贝叶斯学习论文,系统工程与电子技术2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自系统工程与电子技术2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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