基于空域稀疏性的自适应频谱检测算法

• 作者: 于宏毅 沈智翔 程标 胡赟鹏
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 频谱检测 稀疏贝叶斯学习 恒虚警概率 自适应门限
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1703-1709
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 6526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT151030

摘要

现有的频谱检测算法没有充分利用信号在角度维的稀疏性质.该文根据角度维的稀疏特性建立信号模型,通过稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法解决稀疏信号的重构问题,并在迭代过程中引入二元假设检验思想,推导出一种自适应门限的选取策略,把传统的重构算法转化为一个针对不同来波方向的信号检测问题.该算法能够在恒虚警概率下对多信号进行全盲检测,同时实现信号来波方向的精确估计.实验结果证明,自适应判决方法能够有效地提高稀疏重构算法的重构精度,降低运算复杂度,参数估计精度和信号检测性能相比于现有算法得到明显的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于宏毅	解放军信息工程大学信息系统工程学院	108	824	15.0	23.0
2	胡赟鹏	解放军信息工程大学信息系统工程学院	18	31	3.0	4.0
3	沈智翔	解放军信息工程大学信息系统工程学院	6	39	3.0	6.0
4	程标	解放军信息工程大学信息系统工程学院	2	7	1.0	2.0