基于稀疏信号结构信息的压缩检测算法

得足够的用于判决的结构信息，而采用MP的部分重构算法需要迭代次数达到一定程度时，才能获得可靠的结构信息。另外，从图4可以看出，采用CoSaMP部分重构算法检测方法要比采用MP部分重构算法的检测方法在时间上更有优势，速度更快。综合图3和图4，我们可以得出，本文提出方法在迭代次数很小的情况下也能快速、可靠地检测出目标信号的有无。

为了进一步验证算法的有效性，下面针对应用于雷达系统中的线性调频信号进行检测。在雷达系统中，线性调频信号是一种非常重要的信号形式，信号瞬时频带宽的特性虽然提高了雷达系统的目标检测及识别能力，却给信号采集及数据处理带来极大压力，如何使用较少的采集数据完成检测是一个关键技术^[7]。在这里，我们使用文献^[12]中的四参量chirplet字典来生成线性调频信号。设生成的线性调频信号的信号长度为1024，相对chirplet字典的稀疏系数满足正态分布^[4]，这里稀疏度设为5，信噪比为10dB。下面验证本文所提算法与MP检测算法在不同测量点数下的对线性调频信号的检测性能。

从图中可以看出，本文所提算法能使用较少的测量点数获得较高的检测性能，这可以减轻接收系统系统在采样和数据处理方面的压力。

结束语

本文基于稀疏信号的结构信息提出一种新的压缩检测方法，该方法利用改进的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)部分重构算法获得目标信号的估计，通过对比位置与幅值信息的相似度来完成检测。与原有的检测方法相比，本文提出的方法更高效、更快速、更稳定。实验结果表明，在低信噪比时，本文方法在较少的迭代次数下，可以使用较少的采样数据获得较高的检测成功率。

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