用于含缺失观测跳频谱估计的结构感知贝叶斯压缩感知
信号处理
2018-04-04 v1
摘要
本文中，我们解决在随机缺失观测存在下多个跳频（FH）信号谱估计问题。信号在双线性时频（TF）表示框架内分析，其中通过利用固有的 FH 信号结构设计一个 TF 核。所设计的核能有效抑制由缺失观测引起的交叉项与伪影，同时保留 FH 信号自项。核化结果表示于瞬时自相关函数域，随后使用重新设计的结构感知贝叶斯压缩感知算法处理，以准确估计 FH 信号时频谱。所提方法即便在大部分数据观测缺失时也能实现高分辨率 FH 信号谱估计。仿真结果验证了所提方法的有效性及其相对于现有技术的优越性。
引用
@article{arxiv.1802.00957,
title = {Structure-Aware Bayesian Compressive Sensing for Frequency-Hopping Spectrum Estimation with Missing Observations},
author = {Shengheng Liu and Yimin Daniel Zhang and Tao Shan and Ran Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.00957},
year = {2018}
}
备注
14 pages, 11 figures, to appear in IEEE Transactions on Signal Processing