作者:邓伯华; 李健; 李智 期刊:《工程科学与技术》 2015年第S2期
针对调制宽带转换器欠采样重构算法中连续到有限模块计算复杂度高、计算速度较慢的缺陷,提出一种基于测量向量转换的支撑集恢复算法,通过对测量向量进行频率积分,将无限测量向量转换为单测量向量进而实现支撑集的恢复。该方法只需对频率积分便可实现无限测量向量到单测量向量的转换,避免了以往方法中将无限测量向量转换为多测量向量时,矩阵特征值分解的高复杂度运算,而且后续对单测量向量模型求最稀疏解的过程也比以往算法中求解多...
作者:罗浚溢; 田书林; 王志刚; 朱肇轩 期刊:《计量学报》 2012年第01期
为了实现稀疏信号的有效采样,根据稀疏信号仅有部分频带有能量的特点,建立了周期非均匀采样与重构的模型;利用联合子空间理论将采样与重构转换为向量运算。借助多测量向量模式确定非零行向量的位置,并通过插值器实现信号完整重构,使其能够在数字系统中应用。实验与仿真结果表明该方法能够实现稀疏信号的采样与重构。
作者:杨思星; 郭艳; 李宁; 孙保明; 钱鹏 期刊:《计算机科学》 2018年第09期
文中提出一种基于数据融合的压缩感知多目标定位算法,该算法能够同时处理多种不同类型的定位数据。与传统算法相比,该算法以目标个数的稀疏性为基础,通过压缩感知技术来重构目标位置向量,从而大大减少了传感器的数目。算法分为数据预处理和数据融合定位两个阶段。在数据预处理阶段,将不同类型的数据转换到同一个数量级,使得各类型数据能被充分用于提高目标定位性能;在数据融合定位阶段,提出一种基于多测量向量的压缩感知重构算法来...
作者:符树全; 刘红艳 期刊:《轻工科技》 2018年第12期
为了获得更加准确的估计位置,对一种基于数据融合的定位算法进行研究。本文提出一种基于数据融合的模型感知目标定位定位算法,能够处理多种不同类型的定位数据。与传统的算法相比该算法以目标个数的稀疏性为基础,通过无线传感器网络技术来重构目标位置向量,从而大大减少了传感器的数目。算法分为数据处理和数据融合定位两个阶段性,第一个数据处理是将不同类型的数据转换到一个数量,使得不同类型的数据被充分用来提高目标定位性能,...
作者:盖建新; 杜昊辰; 刘琦; 童子权 期刊:《电子与信息学报》 2019年第02期
针对现有调制宽带转换器亚奈奎斯特采样重构算法性能不高问题,该文提出一种基于采样值核空间的支撑重构算法和随机压缩降秩方法,将两者结合得到一种高性能采样重构算法。首先利用随机压缩变换在不改变未知矩阵稀疏特性的前提下将采样方程转化为多个新的多测量向量问题,然后利用采样值矩阵核空间与采样矩阵支撑正交的关系获取联合稀疏支撑集,最后通过伪逆完成重构。从理论和实验两个方面对所提方法进行了分析和验证。数值实验表明,...
作者:康乐; 张群; 陈一畅; 刘奇勇 期刊:《光学学报》 2017年第11期
基于压缩感知的下视三维合成孔径雷达(DL 3DSAR)成像算法可以采用低于Nyquist采样率的采样数据实现平台正下方的高分辨成像。但是已有的算法在跨航向重构时采用的大都是单测量向量(SMV)模型,存在重构耗时长、受噪声干扰大的缺点。从单测量向量的推广形式即多重测量向量(MMV)模型出发,将DL 3DSAR中的跨航向处理与沿航迹向处理顺序交换,利用多重测量向量恢复具有相同稀疏结构的跨航向信号,提出了一种基于MMV模型的DL 3DSAR成像...
作者:盖建新 付平 乔家庆 孟升卫 期刊:《电子与信息学报》 2012年第02期
亚奈奎斯特采样方法是缓解宽带频谱感知技术中采样率过高压力的有效途径。该文针对现有亚奈奎斯特采样方法所需测量矩阵维数过大且重构阶段需要确切稀疏度的问题,提出了将测量矩阵较小的调制宽带转换器(MWC)应用于宽带频谱感知的方法。在重新定义频谱稀疏信号模型的基础上,提出了一个改进的盲谱重构充分条件,消除了构建MWC系统对最大频带宽度的依赖;在重构阶段,将稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法引入到多测量向量(MMV)问题的...
作者:吴迪 葛临东 彭华 期刊:《信息工程大学学报》 2014年第03期
多测量向量模型中的联合稀疏信号重构是压缩感知理论中的重要研究内容。针对分布式网络中的联合稀疏优化问题,给出了一种基于迭代加权l1正则化的分布式联合稀疏优化算法。该算法采用迭代加权l1正则化算法提高稀疏信号的重构质量,然后将与联合支撑相关的加权向量作为一致性约束,采用交替方向乘子法求解一致优化问题来更新加权向量。该分布式联合稀疏优化算法通过每个节点的稀疏优化以及单跳邻居节点间的信息交换达到集中式优化的...