Использование неквадратичной регуляризации для разделения лучей в квазистационарном радиоканале
- 1 мл. науч. сотрудник, Институт солнечно-земной физики СО РАН
- 2 к.ф.-м.н., вед. науч. сотрудник, Институт солнечно-земной физики СО РАН
Аннотация
Рассмотрена методика разделения лучей в слабо нестационарном КВ радиоканале в случае, если сигналы распространяющиеся по разным путям не разделяются по задержкам, углам прихода, поляризациям или с помощью доплеровской фильтрации. Установлено, что измеряемый сигнал является результатом интерференции нескольких лучей. Показано, что в этом случае задача разделения сигнала на отдельные лучи некорректна, то есть допускает множество решений. Проанализирована неквадратичная регуляризация, которая позволяет достичь более высокого разрешения по частотам по сравнению с методами спектрального оценивания.
Для цитирования
Пензин М.С., Ильин Н.В. Использование неквадратичной регуляризации для разделения лучей в квазистационарном радиоканале // Успехи современной радиоэлектроники. 2014. № 8. С. 38–43.
Список источников
- Jolliffe I.T. Principal Component Analysis // New York: Springer. 2002. Р. 487.
- Hyvarinen A., Oja E. Independent Component Analysis: Algorithms and Applications // Neural Networks. 2000. V. 13. P. 411-430.
- Hayes M.H.Signal Processing and Modeling // New York: John Wiley & Sons. 1996. Р. 621.
- Cetin M., Malioutov D.M., Willsky A.S. A variational technique for source localization based on a sparse signal reconstruction perspective // Proc. IEEE International Conference of Acoustic. Speech. and Signal Processing. 2002. V. 3. P. 2965-2968.
- Тихонов А.Н. Об устойчивости обратных задач // Доклады Академии наук СССР. 1943. Т. 39, № 5. С. 195-198.
- Chen S.S., Donoho D.L., Saunders M.A. Atomic decomposition by basis pursuit // SIAM J. Scientific Computing. 1998. V. 20, № 1. P. 33-61.
- Fu W.J. Penalized regressions: the bridge versus the LASSO // Journal of Computational and Graphical Statistics. 1998. V. 7, № 3. P. 397-416.
- Vogel C.R., Oman M.E. Fast, robust total variation-based reconstruction of noisy, blurred images // IEEE Trans. Image Processing. 1998. V. 7. № 6. P. 813-824.