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现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。 相似文献
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为了研究电磁波在蒸发波导中的传播问题,结合我国海域蒸发波导实际情况,推算出其最大陷获角,仿真分析了Miller-Brown粗糙衰减因子随风速和电磁波传播方向与海面夹角的变化关系。运用射线描迹法进行仿真实验,结果表明:只要已知蒸发波导高度,就可得到海面粗糙衰减因子与风速的直接关系。采用高斯拟合模型,给出粗糙衰减因子的简化表达式,解决了模型中Bessel函数展开形式复杂、求解困难的问题,有利于快速获得海面粗糙状况,对分析粗糙海面对电磁波传输衰减影响有借鉴意义。 相似文献
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现有的回溯迭代类算法具有重构速度快、精度高等优点,但实际中其需要已知信号稀疏度的条件有时难以满足。针对以上不足,提出了一种基于平滑零范数稀疏度约束的盲稀疏回溯重构算法,并证明了其收敛性。该算法不需已知稀疏度先验,在截断过程中以平滑零范数来估计信号的稀疏度并确定支撑集。新算法继承了现有回溯迭代类算法的有效性,同时避免了因稀疏度未知或估计不足导致的重构失败。理论分析和实验表明,新算法在无需信号稀疏度先验的条件下,重构性能优于现有典型回溯迭代类算法。 相似文献
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