压缩感知技术在干扰抑制中的应用：一种自适应算法

"基于压缩感知的自适应干扰抑制算法 (2012年)，吉林大学学报(工学版)，2012年11月，康荣宗、于宏毅、田鹏武、郭虹" 本文是工程技术领域的学术论文，探讨了在通信信号处理中如何利用压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术来改善基于奈奎斯特定理（Nyquist sampling theory）的传统干扰抑制算法的局限性。传统的干扰抑制方法在处理宽频带信号时，受到信号带宽和硬件设备性能的制约。为解决这一问题，文章提出了一个创新的自适应干扰抑制算法，该算法在压缩域内进行操作。 首先，该算法利用压缩感知的理论，通过远低于奈奎斯特定理所需采样率的方式获取信号的压缩测量值。压缩感知理论允许信号以低于传统采样理论要求的速率进行采样，而仍能重构信号，这大大降低了对模数转换器（A/D converter）的速率需求，从而减轻了硬件负担。 接着，算法采用最小输出能量准则，并结合空间投影技术。在这一过程中，通过计算信号的投影值，可以有效地检测和抑制干扰信号。这种方法的关键优势在于它不需要预先知道干扰信号在宽频带内的具体位置信息。 进一步，论文推导出了该算法的闭式解，并给出了基于最小均方误差（Least Mean Squares, LMS）的自适应实现过程。LMS算法是一种常用的在线学习算法，能够根据输入数据的变化动态调整滤波器参数，以最小化输出误差平方和。 理论分析和仿真结果显示，提出的压缩感知自适应干扰抑制算法显著降低了对A/D器件和后续数字处理单元的性能要求。此外，该算法对干扰源的数量没有限制，增强了其在实际应用中的适应性和实用性。因此，这种算法尤其适用于那些需要处理宽频带信号且硬件资源有限的系统。 关键词涉及的领域包括：通信技术、压缩感知、干扰抑制、压缩域滤波以及变换域技术。这篇论文的研究成果对于提升通信系统的抗干扰能力，优化资源利用，以及推动压缩感知在实际通信系统中的应用具有重要意义。