基于优化高斯随机矩阵的LFM信号压缩感知方法

摘要：

基于压缩感知理论提出一种宽带线性调频信号采集新方法,实现信号的压缩采样处理,有效降低信号的采样频率与采样点数.首先,利用线性调频信号在分数阶傅里叶域的稀疏性,构建信号的稀疏表示模型;选择随机高斯矩阵作为测量矩阵,引入奇异值分解和最小化互相干系数法进行测量矩阵的优化设计,提升其压缩测量性能;最后利用优化后的测量矩阵与测量信号重建原始的信号.实验结果表明,算法能有效改善测量矩阵的性能,提升信号重建效果,所提出算法可以在保证重建成功恢复概率的同时,大大降低采集的数据量.

关键词：线性调频信号;压缩感知;奇异值分解;测量矩阵;互相干最小化

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金61501493

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-33