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刘福来，2005年获东北大学计算机软件与理论专业工学博士学位。2005—2007年东北大学博士后流动站，石家庄通信测控技术研究所博士后工作站，博士后。2007年到东北大学秦皇岛分校工作，2009—2011年东南大学博士流动站，博士后，2010年晋升为教授，2012年被东北大学遴选为博士研究生导师。教育部新世纪人才，河北省“三三三人才工程”第二层次人才，河北省优秀教师，河北省教学名师。 在东北大学秦皇岛分校，先后讲授“数字信号处理”“MATLAB与通信系统分析”和“高等工程数学”等多门本科生和研究生课程。出版著作《MATLAB与无线电信号处理分析》《阵列信号参数估计算法与优化》。 主要从事认知无线电及频谱大数据处理、电磁环境认知与控制利用、GNSS抗干扰技术、毫米波通信系统关键技术、压缩感知和深度学习及其应用等方向的科研和人才培养工作。主持国家自然科学基金、河北省自然科学基金等纵向科研项目10余项，已在IEEE Transactions on Antennas and Propagation、IEEE Transactions on Communications、Signal Processing、IEEE Transactions on Mobile Computing等国内外重点期刊与国际学术会议上发表学术论文50余篇，其中已被SCI、EI检索收录40余篇，申报或获批发明专利10余项。 目錄： 第1章绪论 1.1压缩感知的发展及应用 1.1.1压缩感知的发展历程 1.1.2压缩感知的应用领域 1.2压缩感知关键理论及研究现状 1.2.1压缩感知的关键理论 1.2.2压缩感知的研究现状 1.3结构化压缩感知关键理论及研究现状 1.3.1结构化压缩感知关键理论 1.3.2结构化压缩感知研究现状 1.4结构化压缩感知面临的挑战 1.5本书结构及内容安排 1.6本章小结 参考文献 第2章结构化压缩感知理论基础 2.1引言 2.2压缩感知基本原理 2.2.1稀疏表示 2.2.2观测矩阵 2.2.3重构算法 2.2.4张量压缩感知 2.3结构化压缩感知基本框架 2.4典型结构化稀疏信号模型 2.4.1结构化稀疏信号模型 2.4.2结构化RIP条件 2.5结构化稀疏表示 2.5.1基于BMOD的块字典学习 2.5.2基于BKSVD的块字典学习 2.6结构化观测矩阵 2.6.1基于RIP理论的观测矩阵 2.6.2基于相干性理论的观测矩阵 2.7结构化重构 2.7.1基于MMV模型的稀疏重构 2.7.2基于US模型的稀疏重构 2.8本章小结 参考文献 第3章典型的稀疏结构及压缩感知算法 3.1引言 3.2块稀疏压缩感知 3.2.1块稀疏信号模型 3.2.2块混合范数优化算法 3.2.3块正交匹配追踪算法 3.2.4块匹配追踪算法 3.2.5块稀疏子空间学习算法 3.2.6块稀疏非参数贝叶斯估计 3.3联合稀疏压缩感知 3.3.1JSM1模型及重构算法 3.3.2JSM2模型及重构算法 3.3.3JSM3模型及重构算法 3.4高斯联合稀疏张量压缩感知 3.4.1张量表示及其分解 3.4.2内在张量稀疏度量 3.4.3基于CACTI的结构化测量 3.4.4基于高斯联合稀疏模型的重构方法 3.5本章小结 参考文献 第4章稀疏阶估计方法 4.1引言 4.2测量模型 4.2.1单测量向量模型 4.2.2多测量向量模型 4.3基于特征值的稀疏阶估计算法 4.3.1算法原理 4.3.2算法步骤 4.4基于迹的稀疏阶估计算法 4.4.1算法原理 4.4.2算法步骤 4.4.3计算复杂度分析 4.5仿真实验及结果分析 4.5.1基于特征值的稀疏阶估计算法 4.5.2基于迹的稀疏阶估计算法 4.6本章小结 参考文献 第5章基于结构化压缩感知的一维谱空穴检测 5.1引言 5.2一维谱空穴检测 5.2.1谱空穴概念 5.2.2典型一维谱空穴检测 5.3基于动态组稀疏的频谱感知 5.3.1频谱感知问题描述 5.3.2DGSSS算法原理 5.3.3仿真实验及结果分析 5.4基于块稀疏的空间谱估计 5.4.1空间谱估计问题描述 5.4.2BStOMPCPHD算法原理 5.4.3仿真实验与结果分析 5.5基于块稀疏贝叶斯学习的空间谱估计 5.5.1阵列结构及数据模型 5.5.2STCBSBL算法原理 5.5.3仿真实验与结果 分析 5.6本章小结 参考文献 第6章基于联合稀疏压缩感知的二维谱空穴检测 6.1引言 6.2系统模型 6.2.1二维联合稀疏表示 6.2.2协作感知系统频空联合稀疏表示 6.2.3多址接入场景频角联合稀疏表示 6.3算法原理 6.3.1二维谱空穴判决准则 6.3.2适用于协作感知系统的频空谱空穴判决 6.3.3适用于多址接入场景的频角谱空穴判决 6.3.4计算复杂度分析 6.4仿真实验及结果分析 6.5本章小结 参考文献 第7章基于结构化压缩感知的三维谱空穴检测 7.1引言 7.2系统模型 7.2.1索引调制信号模型 7.2.2空频索引调制准联合稀疏表示 7.2.3自适应索引调制信号三维稀疏表示 7.3算法原理 7.3.1基于JSIRPRA的索引调制识别 7.3.2基于MD的自适应索引调制识别 7.3.3基于JSIRPRAMD的三维谱空穴判决 7.3.4计算复杂度分析 7.4仿真实验及结果分析 7.5本章小结 参考文献 第8章基于结构化压缩感知的信道估计 8.1引言 8.2信道模型 8.2.1无线信道特性 8.2.2信道估计模型 8.3时频联合稀疏多频带水声信道估计 8.3.1多频带SIMO水声信道模型 8.3.2基于多路径选择的时频联合稀疏信道估计 8.3.3仿真实验及结果分析 8.4角频联合稀疏信道估计 8.4.1双选信道复指数扩展模型 8.4.2基于贪婪算法的联合稀疏信道估计 8.4.3仿真实验及结果分析 8.5多测量联合稀疏OFDM线性时变信道估计 8.5.1OFDM线性时变联合稀疏信道模型 8.5.2基于分组优化的联合稀疏信道估计 8.5.3仿真实验及结果分析 8.6块稀疏水声信道估计 8.6.1块稀疏水声信道模型 8.6.2基于块稀疏似零范数的信道估计 8.6.3仿真实验及结果分析 8.7面向5G的块稀疏信道估计 8.7.1基于BPCoSaMP的Massive MIMO块稀疏信道估计 8.7.2基于MMC的3D Massive MIMO块稀疏信道估计 8.7.3仿真实验及结果分析 8.8本章小结 参考文献 第9章基于结构化压缩感知的毫米波信道估计 9.1引言 9.2信道模型 9.2.1毫米波传播特性 9.2.2毫米波信道模型 9.3基于块稀疏表示的多面板毫米波MIMO信道估计 9.3.1TDD多面板块稀疏信道模型 9.3.2块稀疏正交投影信道估计算法 9.3.3联合多面板信道估计的性能分析 9.3.4仿真实验及结果分析 9.4基于群稀疏表示的双选择毫米波MIMO信道估计 9.4.1双选择性群稀疏信道模型 9.4.2群稀疏SBLKF信道估计算法 9.4.3SBLKF算法性能分析 9.4.4仿真实验及结果分析 9.5基于群稀疏表示的混合模拟/数字毫米波MIMO信道估计 9.5.1混合模拟/数字群稀疏信道模型 9.5.2群稀疏BDOMP信道估计算法 9.5.3BDOMP算法的性能分析 9.5.4仿真实验及结果分析 9.6本章小结 参考文献 內容試閱： 传统的压缩感知理论以信号固有的稀疏性或可压缩性为基础，在信号的压缩采样过程中，仅考虑信号中非零元素的个数，非零元素的位置可以随机分布，没有考虑到信号本身所具有的一些结构信息。随着压缩感知理论研究的不断深入，人们发现，当信号具有一些特定结构时，将信号的结构信息融入压缩感知理论中，可以获得更好的结果。 随着压缩感知在无线通信、雷达遥感、图像处理和核磁共振等众多领域中的广泛应用，压缩感知理论获得了长足的发展，对信号恢复精确性要求也随之提高。近年来，研究结构化压缩感知理论及应用，在信息、图像和通信等学科逐渐成为一个极其活跃、发展迅速的研究课题。 近几年，在国家自然科学基金项目（61971117）、河北省自然科学基金项目(F2020501007，F2016501139)、教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET130105)、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N142302001)等的支持下，我们围绕结构化压缩理论及其在无线电信号处理中的应用问题进行了系统深入的研究，并取得了一定的科研成果。作为研究工作的阶段性总结，我们将这些成果汇集成册，构成本书主要内容，期望为从事通信和信号处理的同仁从理论分析方法上提供一些有益的帮助。 本书共9章，第1章首先简要介绍压缩感知理论的发展、应用及研究现状，在此基础之上详细阐述结构化压缩感知理论及研究现状，并论述其相比于压缩感知的独特优势，后总结压缩感知和结构化压缩感知目前所面临的困境。第2章主要介绍结构化压缩感知相关理论，包括压缩感知基本理论、结构化压缩感知理论框架、典型结构化稀疏信号模型、结构化稀疏表示、结构化观测矩阵设计、结构化重构算法。第3章重点介绍几种典型结构化压缩感知方法，主要包括块稀疏压缩感知、联合稀疏压缩感知、高斯联合稀疏张量压缩感知。第4章给出稀疏阶估计方法，包括基于特征值的稀疏阶估计和基于迹的稀疏阶估计，并将两个算法的计算复杂度和仿真结果进行对比分析。第5章探讨块稀疏压缩感知在一维谱空穴检测中的应用，首先给出谱空穴检测概念，然后给出基于动态组稀疏的频域谱空穴检测方法，后给出基于块稀疏的空域谱空穴检测方法。第6章论述联合稀疏压缩感知在二维谱空穴检测中的应用，首先给出二维联合稀疏表示定义，然后给出频空二维联合稀疏表示模型和频角二维联合稀疏表示模型，后给出基于联合稀疏结构的频空二维谱空穴检测算法和频角二维谱空穴检测算法。第7章探讨准联合稀疏压缩感知在三维谱空穴检测中的应用，首先建立索引调制和自适应索引调制信号模型； 然后给出空频索引调制信号的准联合稀疏表示和自适应索引调制信号的时频调制三维稀疏表示； 再介绍基于联合稀疏索引删除投影残差分析的索引调制识别算法； 后阐述基于联合稀疏索引删除投影残差分析马氏距离的时频调制三维谱空穴检测算法。第8章探讨结构化压缩感知在信道估计中的应用，主要包括基于多路径选择的时频联合稀疏多频带水声信道估计方法、基于贪婪算法的角频联合稀疏信道估计方法、基于分组优化的多测量联合稀疏OFDM线性时变信道估计方法、基于块稀疏似零范数的水声信道估计方法以及面向5G的块稀疏信道估计方法。第9章论述结构化压缩感知在毫米波信道估计中的应用，主要包括基于块稀疏压缩感知的多面板天线毫米波MIMO信道估计方法、基于群稀疏压缩感知的双选择毫米波MIMO信道估计方法以及基于群稀疏压缩感知的混合模拟/数字毫米波MIMO信道估计方法。 本书由刘福来教授、张子选讲师和杜瑞燕副教授组织编写，硕士研究生李丹、张丽杰、秦东宝和李天桂等参与了本书部分内容的编写。在本书的编写过程中，参阅和引用了大量国内外文献资料，得到了东北大学工程优化与智能天线研究所的大力支持和帮助。在此，向有关作者和单位一并表示感谢！感谢曾经与作者一同参与课题研究的同行专家、学者，长期的研究交流使作者受益匪浅。 由于结构化压缩感知理论发展极为迅速，实际应用领域甚广，加上作者水平有限，对于无线通信的研究还有大量工作要做，因此，书中难免存在不妥与不足之处，恳请诸位专家、同仁和热心的读者批评指正。 刘福来2021年4月

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