基于贝叶斯压缩感知的跳频信号参数估计

Information Technology(2019)

引用 0|浏览1
暂无评分
摘要
针对跳频信号参数估计问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知的方法.根据跳频信号的数学模型,将待估计的参数在给定的定义域内离散化构建过完备字典.由此,将参数估计问题转换为压缩感知邻域的稀疏表示问题.考虑到参数估计过程中存在的噪声干扰,采用贝叶斯压缩感知求解稀疏表示系数.根据稀疏表示系数的非零元素分布中解算跳频信号的跳变周期、跳变时刻以及跳频频率的估计值.基于仿真数据对提出方法进行验证实验,其结果表明了方法的有效性.
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要