项目名称: 自适应压缩采样及其在时变复杂频谱快速感知中的应用研究

项目编号: No.61401505

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 朱勇刚

作者单位: 中国人民解放军理工大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 通信对抗双方在时域和频域的对抗导致战场频谱具有显著的时变特性和宽带特性,实时、准确地频谱感知是在电磁对抗中取得胜利的重要前提之一。本项目以自适应压缩采样为手段,从频谱实时感知准则和频谱快速检测与估计方法两个层面展开研究,主要包括:(1)研究对抗条件下的最优频谱感知问题:构建能够综合评价实时性与准确性的“最优”频谱感知准则,并利用Kolmogorov复杂度理论研究“最优”频谱感知算法的性能界;(2)将自适应思想与压缩采样技术相结合,提出稀疏字典、观测矩阵、重构过程自适应调整的压缩采样技术,并研究其自适应调整规则;(3)研究基于自适应压缩采样的宽带频谱快速感知方法和多种压缩采样参数联合自适应方法。本项目的研究将为解决制约对抗条件下的频谱实时、准确感知这一瓶颈问题提供理论支撑和关键技术支持。

中文关键词: 通信抗干扰;自适应压缩采样;博弈论;信号检测;参数估计

英文摘要: There are remarkable time-variable and wideband properties of war field spectrum, which were produced by the countermeasure between different communicators. Fast and exact spectrum sensing is very important to win the battle. This project is based on the

英文关键词: antijamming communication;adaptive compressive sampling;game theory;signal detection;parameter estimation

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

离散制造业边缘计算 解决方案白皮书,46页pdf
专知会员服务
30+阅读 · 2022年3月23日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月4日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月15日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年2月20日
无参考图像质量评价研究进展
专知会员服务
28+阅读 · 2021年2月14日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
专知会员服务
78+阅读 · 2020年8月4日
专知会员服务
29+阅读 · 2020年7月31日
深度学习批归一化及其相关算法研究进展
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月17日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
【资源】深度学习模型压缩资源汇总
专知
37+阅读 · 2019年5月8日
海洋论坛丨水声目标识别技术现状与发展
无人机
25+阅读 · 2018年12月17日
网络安全态势感知
计算机与网络安全
25+阅读 · 2018年10月14日
如何设计基于深度学习的图像压缩算法
论智
40+阅读 · 2018年4月26日
资源 | 一文读懂深度学习(附学习资源)
AI100
14+阅读 · 2017年11月30日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
17+阅读 · 2021年12月21日
Few-shot Learning: A Survey
Arxiv
362+阅读 · 2019年4月10日
Arxiv
25+阅读 · 2018年8月19日
小贴士
相关VIP内容
离散制造业边缘计算 解决方案白皮书,46页pdf
专知会员服务
30+阅读 · 2022年3月23日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年5月4日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年4月15日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年2月20日
无参考图像质量评价研究进展
专知会员服务
28+阅读 · 2021年2月14日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月13日
专知会员服务
78+阅读 · 2020年8月4日
专知会员服务
29+阅读 · 2020年7月31日
深度学习批归一化及其相关算法研究进展
专知会员服务
49+阅读 · 2020年7月17日
相关资讯
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
【资源】深度学习模型压缩资源汇总
专知
37+阅读 · 2019年5月8日
海洋论坛丨水声目标识别技术现状与发展
无人机
25+阅读 · 2018年12月17日
网络安全态势感知
计算机与网络安全
25+阅读 · 2018年10月14日
如何设计基于深度学习的图像压缩算法
论智
40+阅读 · 2018年4月26日
资源 | 一文读懂深度学习(附学习资源)
AI100
14+阅读 · 2017年11月30日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员