一种利用相位稀疏特性重建稀疏信号的基于压缩感知的新模型
信息论
2015-01-05 v1 math.IT
摘要
相位调制是数字通信中常用的调制方式，通常给数字信号带来相位稀疏性。将这种稀疏性与新出现的压缩感知（CS）理论联系起来是自然的，该理论能够对高带宽稀疏信号进行亚奈奎斯特采样。目前，CS 理论在通信领域的应用主要集中在频谱感知、稀疏信道估计等方面。现有研究很少考虑相位稀疏特性。在本文中，我们基于相位稀疏性建立了相位调制信号的新模型，并将 CS 理论引入相位域。根据 CS 理论，此处所需的采样率随符号率而非带宽缩放，符号率通常远低于奈奎斯特速率。在本文中，我们为该模型提供了分析支持，并且仿真验证了其有效性。
引用
@article{arxiv.1501.00151,
title = {A Novel Compressed Sensing Based Model for Reconstructing Sparse Signals Using Phase Sparse Character},
author = {Zhengli Xing and Jie Zhou and Jiangfeng Ye and Jun Yan and Lin Zou and Qun Wan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.00151},
year = {2015}
}
备注
8 pages, 39 figures, subjected to "Elektronika ir Elektrotechnika"