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利用粒子群算法实现PPS信号的稀疏分解

更新时间：2019-11-23 16:05:34 大小：361K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：粒子群算法pps信号稀疏分解 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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ꢀꢀ第 27卷 ꢀ第 2期  
计 ꢀ算 ꢀ机 ꢀ仿 ꢀ真  
2010年 2月 ꢀꢀ  
(
)
文章编号 : 1006 - 9348 2010 02 - 0200 - 04  
利用粒子群算法实现 PPS信号的稀疏分解  
李越雷 ,张天骐 ,黄 ꢀ铫 ,蒋世文  
(
)
重庆邮电大学信号处理与片上系统研究所 ,四川重庆 400065  
(
)
(
)
摘要 :针对在分析高阶多项式相位信号 PPS 时 ,W igner - Ville分布 WVD 的交叉项使得时频分布图变得难以解释 ,为了  
(
)
提高信号计算速度和数据提取精度 ,采用基于匹配追踪 MP 算法的信号稀疏分解来抑制交叉项 ,但是稀疏分解计算量大 ,  
难以应用在实时信号处理。将粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索 ,能降低稀疏分解复杂度 ,同时减少稀  
疏分解的超完备字典对存储空间的占用 ,可以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率 ,满足或接近实时性的要求。  
计算机仿真结果证实了方法的有效性。  
关键词 :稀疏分解 ;匹配追踪 ;粒子群优化算法 ;多项式相位信号  
中图分类号 : TN91117ꢀꢀ文献标识码 : A  
Sparse Decom position of Polynom ial Phase Signals  
w ith Particle Swarm O ptim ization  
L I Yue - lei, ZHANG Tian - qi, HUANG Yao, J IANG Shi - wen  
(
Chongqing University of Posts and Telecommunications, Institute of Signal Processing and System - On - Chip,  
)
Chongqing Sichuan 400065, China  
ABSTRACT: For the analysis of high order polynom ial phase signals, the figure of time - frequency distribution be2  
(
)
comes difficult to understand due to cross - term s in the W igner - V ille distribution WVD . Cross - term suppres2  
(
)
sion is obtained by using spare decomposition based on matching pursuit MP , but the computational burden in sig2  
nal sparse decomposition process is so huge that it is almost impossible to app ly it to real time signal processing. To  
reduce comp lexity of sparse decomposition and space of memory, particle swarm op tim ization is used in searching the  
best atom. Particle swarm optim ization can increase the efficiency processing signal using sparse decomposition, and  
(
)
then this method can meet or near the request of real time. The validity of this method is p roved by experimental  
results.  
(
)
(
)
KEYWO RD S: Sparse decomposition;Matching pursuit MP ; Particle swarm optim ization PSO algorithm; Polyno2  
(
)
m ial phase signals PPS  
但是对于二阶以上的多项式相位信号的 W igner - V ille分布  
将会产生严重的交叉项 [2 ] 。交叉项的存在使得时频分布图  
1ꢀ引言  
(
)
多项式相位信号 PPS 广泛存在于雷达、对抗等领域。 变得难以解释。若把信号分解成一系列原子的线性组合 ,信  
对其适当处理 ,可实现信号侦察、目标检测、跟踪、高分辨率  
成像等 [1 ] 。多项式相位信号是非平稳信号 ,非平稳信号的频  
率是时变的 ,而时频分析正是着眼于真实信号的时变谱特  
征 ,将一个一维的时间信号以二维的时间 - 频率密度函数形  
式表示出来 ,旨在揭示信号中包含多少频率分量 ,以及每一  
个分量是怎样随时间变化的。W igner - V ille分布是时频分  
布的基础 ,是单分量二阶多项式相位信号的最优分析工具 ,  
号的时频结构就可以通过原子的 W igner - V ille分布的线性  
组合进行分析 ,从而避免交叉项的影响。  
建立在正交基上的传统信号分解有一定的局限性 ,即当  
用一类性质特定的基函数来表达任意信号时 ,一旦基函数确  
定 ,对于一个信号的展开也就随之确定 ,往往不能达到好的  
稀疏表示效果。一种更好的信号分解方式应该是根据信号  
的特点 ,自适应地选择合适的基函数 ,来完成信号的分解。  
(
Mallat和 Zhang在 1993 年提出了信号在过完备库 over -  
收稿日期 : 2009 - 05 - 06  
)
(
complete dictionary 上分解的思想 ,并引入了匹配跟踪 Matc2  
— 200 —  
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