【摘 要】
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针对线性调频信号在传统采集过程中存在的高采样频率问题,提出了一种基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构方法。首先,利用线性调频信号在Gabor变换下所具有的时频稀疏
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区导弹工程系,国民核生化灾害防化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501493)资助课题
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针对线性调频信号在传统采集过程中存在的高采样频率问题,提出了一种基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构方法。首先,利用线性调频信号在Gabor变换下所具有的时频稀疏特性,提出了基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样系统。基于该采样系统,分析了压缩采样系统工作过程,建立了该系统压缩观测过程数学模型。随后,分析了压缩采样系统重构模型,将压缩采样重构问题转化为多观测向量重构问题。最后,基于多维扩展的稀疏贝叶斯学习算法,提出利用优化分类的方法来保证线性调频信号的精确重构。仿真实验结果表明,Gabor框架
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