基于压缩感知和迭代优化策略的LED参数的快速估计

摘要：

为快速有效地估计LED智能照明中的未知参数,首先,将解析表达式中由频率偏移-相位构成的二维平面空间在水平和垂直两个方向上离散化,构成网状格点空间,并根据测量得到的数据在格点空间具有稀疏性的特点建立稀疏模型;然后,在稀疏模型的基础上采用最新的压缩感知(CS)技术,对脉冲宽度调制PWM信号进行伪随机线性测量;并利用基追踪(BP)算法重建未知参数;最后,采用迭代细分网格策略对稀疏模型进行优化,减少估计误差.实验结果表明,在理想情况下,本文方法仅使用相当于奈奎斯特采样定理所要求的0.23％的采样值,就可以快速准确地重建未知参数;经过3次迭代优化后,算法的均方误差(RMSE)一般不大于10-4;算法具有良好的抗噪性能,在信噪比(SNR)大于一160 dB时表现出良好的鲁棒性.

关键词：压缩感知(CS)、参数估计、脉冲宽度调制(PWM)、迭代优化

所属期刊栏目：26

分类号：TN911;TP391

资助基金：广东省高校优秀青年创新人才培养计划2013LYM0104、中山市科技计划2013A3FC0289和电子科技大学中山学院博士启动基金413YKQ03资助项目

在线出版日期：2015-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1067-1073