基于平行因子压缩感知理论的阵列信号处理算法研究

项目名称： 基于平行因子压缩感知理论的阵列信号处理算法研究

项目编号： No.61371169

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 张小飞

作者单位： 南京航空航天大学

项目金额： 74万元

中文摘要： 本课题将压缩感知理论推广到高阶张量信号处理，提出了平行因子压缩感知理论的框架，将平行因子模型压缩到低维平行因子模型，再利用信号稀疏性来恢复信号，这样可大大减小平行因子分解复杂度和存储量。开展基于平行因子压缩感知理论的阵列信号处理算法研究，具体研究内容如下：①平行因子压缩感知理论的框架设计，②基于平行因子压缩感知的阵列信号检测研究，③基于平行因子压缩感知的阵列参数估计研究，④基于平行因子模型填充的阵列信号处理研究，⑤相干信源和多径信道下基于平行因子压缩感知的阵列信号处理研究。本项目旨在攻克平行因子压缩感知理论中的关键技术，并突破传统阵列信号处理方法中的局限，为阵列信号检测和高分辨参数估计提供一种新方法。开展本项目的研究对于自主发展我国未来新一代信息获取与传输系统无疑具有十分重要的理论与实际意义。

中文关键词： 多维信号处理；压缩感知；信号处理方法；；

英文摘要： This project is to extend compressive sensing theory to tensor signal processing problem, and proposes the parallel factor (PARAFAC) compressive sensing framework, which compresses PARAFAC model to low dimensional PARAFAC model and then recoveries signal

英文关键词： Multi-dimensional signal processing；Compressive Sensing；;Signal processing method；；