您的位置： 专家智库 > >

刘小娟

作品数：5 被引量：23H指数：4
供职机构：上海大学通信与信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金上海大学创新基金上海市教育委员会重点学科基金更多>>
相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 4篇压缩感知
  • 4篇感知
  • 3篇信号
  • 2篇信号重建
  • 2篇射频
  • 2篇子空间
  • 2篇子空间追踪
  • 2篇候选
  • 2篇候选集
  • 1篇正则
  • 1篇正则化
  • 1篇射频信号
  • 1篇射频指纹
  • 1篇识别方法
  • 1篇瞬态分析
  • 1篇匹配追踪算法
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应算法
  • 1篇稀疏度

机构

  • 5篇上海大学

作者

  • 5篇田金鹏
  • 5篇刘小娟
  • 3篇郑国莘
  • 2篇刘燕平
  • 2篇薛莹

传媒

  • 1篇自动化学报
  • 1篇电子测量技术
  • 1篇工业控制计算...
  • 1篇控制与决策
  • 1篇应用科学学报

年份

  • 1篇2018
  • 2篇2017
  • 2篇2016
共 5 条 记 录，以下是 1-5
全选 清除 导出
排序方式：
一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法被引量：9
2016年
针对压缩感知(Compressive sensing,CS)中未知稀疏度信号的重建问题,本文提出一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法.首先,采用一种匹配测试的方法确定固定步长,然后以该固定步长与变步长方式相结合,通过不同支撑集原子个数下的重建残差变化确定信号稀疏度,算法采用子空间追踪方法确定相应支撑集原子,并完成原始信号准确重建.实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以更准确重建原始信号,且信号稀疏度值较高时,运算量低于同类算法.
田金鹏刘小娟郑国莘
关键词：压缩感知信号重建子空间追踪自适应算法
多候选集广义正交匹配追踪算法被引量：5
2017年
针对压缩感知中贪婪类信号重构算法精度不高的问题,提出一种多候选集广义正交匹配追踪算法.按照测量矩阵与残差内积的相关性选出多个原子作为多个候选集,然后在迭代时分别将多个原子加入对应候选集,以提高算法收敛速度.从多个候选集中选出残差最小的一个作为最终支撑集,实现信号的精确重构.实验表明,该算法与已有的同类算法相比能更好地重构原始信号,且算法复杂度较低.
田金鹏刘小娟刘燕平薛莹郑国莘
关键词：压缩感知
递减候选集正则化子空间追踪算法被引量：4
2017年
为提高压缩感知子空间追踪算法的信号重建概率及精度,提出一种递减候选集正则化子空间追踪算法.该算法基于Co Sa MP/SP算法并加以改进,将迭代过程分成若干个阶段,在每个阶段均采用类Co Sa MP/SP算法进行迭代计算,但各阶段的候选集原子个数依次递减,同时按正则化方法选择新的候选集原子.实验仿真对比结果表明,与同类算法相比,所提出算法能够以更高概率重建信号,在噪声环境下也具有较高的重建精度.
田金鹏刘小娟郑国莘
关键词：压缩感知信号重建子空间追踪正则化
基于瞬态强度的射频指纹识别方法被引量：5
2016年
射频指纹识别是指无线通信中的发射机识别,用于加强无线安全,其难点在于有效的特征提取,特征提取方法主要分为瞬态和稳态分析,考虑到瞬态波形的差异性,将平均功率与幅度峰值之比定义为瞬态强度,并将其作为指纹特征来识别发射机。实验仿真中,采集了不同类型笔记本无线网卡和同一类型不同系列的波形进行分类性能估计,结果表明,相较于时频域的希尔伯特黄变换和短时傅里叶变换幅值特征,瞬态强度的指纹特征,使射频指纹识别有更高的识别准确率和更短的分类时间。
田金鹏刘燕平刘小娟
关键词：瞬态分析
基于卡尔曼滤波的射频流信号压缩感知
2018年
针对射频流信号,提出了一种基于卡尔曼滤波的流信号处理压缩感知方法,该方法采用AIC结构采集信号,通过固定长度的观测窗口对信号流进行观测,分析建立系统观测方程和前后窗信号间的状态转移方程,再利用CS算法寻找支撑集与降阶卡尔曼滤波迭代求解相结合求得精确解,并采用子空间追踪算法依次增加新的支撑集来跟踪信号支撑集的变化。实验结果表明,该方法在处理射频信号时有很好的重构效果,重构的均方误差能很快地收敛到已知支撑集的理想卡尔曼滤波结果,且算法的时间复杂度较低。
田金鹏薛莹刘小娟
关键词：压缩感知卡尔曼滤波射频信号
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0