毕设时的压缩传感算法例程

资 源 简 介

毕设时的压缩传感算法例程

详 情 说 明

在毕业设计中实现压缩传感算法是信号处理领域的经典课题，尤其当涉及雷达测距等实际应用时更具挑战性。以下是几个核心模块的技术要点分析：

信号维数估计方法 CV（交叉验证）、CA（协方差分析）和Single（单次采样）构成了不同精度的维数评估体系。其中恒转弯速率模型通过预设运动轨迹约束降低计算复杂度，而动态转弯模型则更适合车辆雷达等复杂场景。

多抽样率信号处理的特殊性 需要特别注意奈奎斯特采样定理在非均匀采样下的适配问题，有限元法在此环节发挥关键作用——将偏微分方程离散化为稀疏矩阵求解，这种处理显著提升了毫米波雷达信号的分解效率。

FMCW雷达的双参数测量 调频连续波的相位差解析需要联合距离-角度二维傅里叶变换，其核心在于克服速度-距离耦合现象。建议借鉴Doppler-Range矩阵的稀疏表示方案，这与压缩传感的观测矩阵构造存在算法层面的共通性。

该框架对无人机避障、车载雷达等实时性要求高的系统具有参考价值，尤其在有限元法加速计算的部分体现工程优化思想。后续可扩展至MIMO雷达的多天线信号融合场景。