多测量向量相关论文
阵列天线方向图的优化问题一直是阵列天线研究领域的关键问题,而相比于周期阵列,非周期阵列在实际应用中具有阵元数目少,成本低,自......
多测量向量的联合稀疏重构要求多个源信号共享相同的稀疏结构,但实际应用中较难得到具有完全相同的稀疏结构的测量信号。为了降低......
多测量向量模型中的联合稀疏信号重构是压缩感知理论中的重要研究内容。针对分布式网络中的联合稀疏优化问题，给出了一种基于迭代加......
为了实现稀疏信号的有效采样，根据稀疏信号仅有部分频带有能量的特点，建立了周期非均匀采样与重构的模型；利用联合子空间理论将采样与......
针对现有调制宽带转换器亚奈奎斯特采样重构算法性能不高问题,该文提出一种基于采样值核空间的支撑重构算法和随机压缩降秩方法,将......
为了实现稀疏信号的有效采样与完整重构,结合多测量向量模式,提出了一种针对稀疏信号的周期非均匀采样与重构方法。根据周期非均匀......
针对调制宽带转换器欠采样重构算法中连续到有限模块计算复杂度高、计算速度较慢的缺陷,提出一种基于测量向量转换的支撑集恢复算......
针对极化探地雷达（GPR）工作过程中目标成像空间的联合稀疏性,提出了一种基于多测量 向量模型的极化探地雷达成像算法.在建立极化探地......
传统的压缩感知定位方法大多是基于测距的,需要获得目标的精确定位信息,并不适用于资源受限的低损耗无线传感器网络。提出一种非基......
针对逆合成孔径雷达成像在稀疏孔径条件下存在方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题,利用目标二维分布的稀疏性将成像问题转换为多......
压缩感知或压缩采样(Compressed Sensing or Compressive Sampling, CS)理论为信号压缩编码技术带来了新的革命性突破。相比于传统......
宽带频谱感知技术要实现直接观测宽带频谱,然后检测出其中所有的主用户信号,需要极高的采样速率并处理海量的数据。由于压缩感知理......
雷达成像技术能够获取目标精细的结构特征,该项技术的应用在军事、民用等领域中有着重要地位。为了提高雷达成像能力,本文以成像场......
亚奈奎斯特采样方法是缓解宽带频谱感知技术中采样率过高压力的有效途径。该文针对现有亚奈奎斯特采样方法所需测量矩阵维数过大且......
无源被动定位是入侵者检测、环境监测以及智能交通等应用的关键问题之一。现有的无源被动定位方法可通过信道状态信息获取多个维度......
本文提出一种基于数据融合的压缩感知多目标定位算法,能够同时处理多种不同类型的定位数据。与传统算法相比,该算法以目标个数的稀......
为了获得更加准确的估计位置,对一种基于数据融合的定位算法进行研究。本文提出一种基于数据融合的模型感知目标定位定位算法,能够......
