论文摘要
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。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张永顺,朱卫纲,贾鑫,王满喜
关键词: 压缩感知,直扩通信,窄带干扰检测,窄带干扰参数估计,块稀疏,块稀疏贝叶斯学习
来源: 系统工程与电子技术 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术,电信技术
单位: 航天工程大学研究生院,航天工程大学电子与光学工程系,电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
基金: 国防科技创新特区项目(17-H863-01-ZT-003-207-XX)资助课题
分类号: TN972
页码: 890-898
总页数: 9
文件大小: 708K
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标签：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;