【摘 要】
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在目前的通信领域中,跳频信号的应用越来越广泛,而信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有着重要的应用.将跳频信号稀疏分解后得到的稀疏表示可以方便的应用到跳频信号的参数估计及后续处理中去.本文针对目前基于MP(Matching pursuit)的跳频信号稀疏分解中运算量巨大的问题,采用遗传算法(GA)快速地寻找MP算法中每一步分解的最佳原子,提高了信号稀疏分解的速度.仿真分析验证了此方法的有效性和适用
【机 构】
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装备学院研究生院,北京 101416 装备学院光电装备系,北京 101416
【出 处】
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2013全国计算机网络与通信学术会议
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在目前的通信领域中,跳频信号的应用越来越广泛,而信号的稀疏表示在信号处理的许多方面都有着重要的应用.将跳频信号稀疏分解后得到的稀疏表示可以方便的应用到跳频信号的参数估计及后续处理中去.本文针对目前基于MP(Matching pursuit)的跳频信号稀疏分解中运算量巨大的问题,采用遗传算法(GA)快速地寻找MP算法中每一步分解的最佳原子,提高了信号稀疏分解的速度.仿真分析验证了此方法的有效性和适用性.
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