由于频谱感知中信道稀疏度动态变化，导致分布式频谱感知网络中节点间信息传输频繁，消耗感知网络通信带宽。为了缓解网络通信带宽压力，提出分布式的1 bit压缩频谱感知算法。各节点对感知数据进行压缩采样并1 bit量化，然后融合节点采用JSM-2模型对数据进行融合，最后通过BIHT算法重构信号频谱，实现频谱感知。仿真结果表明，在低信噪比和较少的采样数目下，分布式的1 bit压缩频谱感知算法能具有较好的频谱检测性能，是一种可实用的频谱感知方法。
2021-03-24 15:58:05
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针对传统匹配场声源定位方法不适用于阵元数较少、低快拍场合且分辨率低的问题，本文提出了一种基于空间稀疏重构的匹配场声源定位方法。在分析水下目标空间稀疏性的基础上，通过建立水下目标的稀疏数学模型，对目标源信号进行压缩采样，然后利用联合稀疏重构算法精准重构出原信号，实现水下目标的匹配场源定位。通过仿真实验结果可以看出：与传统方法相比，本文方法能够在阵元数少以及低快拍的情况下获得更高精度的水下目标定位。
2021-03-21 15:40:38
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