信号稀疏处理在频率估计中的应用

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1、分类号TN911.7密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-30852-(2016)-01011重庆邮电大学硕士学位论文中文题目信号稀疏处理在频率估计中的应用英文题目Theapplicationofsignalsparsereconstructiontechniqueinfrequencyestimation学号S130131013姓名丁东艳学位类别工程硕士学科专业电子与通信工程指导教师魏琴芳高级工程师/刘宏清教授完成日期2016年4月10日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研，论文中不包含

2、他人究成果，。尽我所知除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料一。与我同王作的人员对本文研究做出的贡献均已在论文中作了明确的说明并致Ｗ谢意。作者签名：车曰期：知４年〇６月曰学位论文版权使用授权书本人完全了解重庆邮电大学有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，即学校有权向国家有关部口或机构送交论文，允许论文被查阅和借阅等。本人授权重庆邮电大学可公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，可Ｗ采用影

3、印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存、汇编本学位论文。（注：保密的学位论文在解密后适用本授权书。）勺作者签名：＾￥餐导师签名：【〇（０曰期：年月曰曰期：作年月曰〇）ｆ（Ｊ（ｏ＾重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要在信号处理方面，参数估计是一个很重要的问题，尤其频率估计在雷达、通信、语音处理、图像处理等应用领域发挥着举足轻重的作用。压缩感知是近几年比较热门的一项参数估计/恢复技术。本文主要工作就是利用稀疏处理技术，估计信号频率同时抑制冲击噪声。信号在传输过程中，由于传输的不稳定性等因素，数据丢失时常发生。为了估计数据丢失图案，我们用一

4、个未知稀疏向量来表示丢失图案。同时考虑到冲击噪声不同于传统的高斯噪声，其二阶矩不存在，这样传统的基于高斯噪声假设的估计算法就不能有效地工作。为了抑制冲击噪声，通用的做法是利用p-范数，然而其降噪能力往往有限。通过观察发现，由于冲击噪声只在很短的时间表现出冲击性，这种现象我们称之为近似稀疏特性。利用其稀疏特性，我们把被动的噪声抑制问题转化为‘主动’的参数估计问题。考虑数据丢失和冲击噪声，利用他们的稀疏特性，本论文提出了一个联合的估计算法来估计信号的频率。通过实验仿真看出，本论文提出的联合算法跟传统的算法相比有了很大的性能提升。当利用信号的稀疏性创建离散字

5、典的时候，off-grid问题往往就会存在。off-grid就是指信号的真实频率不落在利用离散稀疏字典技术划分的网格点上，即真实值与字典的错误匹配。为了克服这个问题，本文也提出了用一个稀疏化的偏移矩阵重建off-grid问题，稀疏矩阵的补偿，使得在使用离散字典的情况下，频率估计性能有所提升。最后，在上面的频率估计算法中，利用到了稀疏特性。但是，在处理实测数据中，我们发现噪声的冲击性通常也会持续一段时间，而不是一个冲击。这种现象，在本工作中称为组稀疏特性。利用这种特性，我们设计了新的联合估计算法来估计频率和噪声。通过仿真证明了，利用组稀疏特性估计的算法进

6、一步提高算法的估计性能。关键词：频率估计，稀疏特性，冲击噪声，off-grid，组稀疏I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractParameterestimation,especiallythefrequencyestimation,hasfoundwideapplicationsinpractice,forexample,radar,communications,speech,image,tonameafew.Andevenmore,thesignalsparsityhassparkednumerousinterestsinthesi

7、gnalreconstructionrecently.Themainworkofthisthesisistodevelopfrequencyestimationapproachesinthecaseoftheimpulsivenoise.Duetothelinkfailureandotherunknownreasons,datamissingisanormalphenomenoninpractice.Torecoverthedatamissingpattern,anunknownsparsevectorisutilizedtorepresentthem

8、issingpattern.Moreover,duetothedifferencefromGa