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压缩感知技术突破了奈奎斯特准则的局限性,在图像处理方面有着广泛的应用。在精典TV重构算法的基础上通过对测量矩阵与迭代过程加以改进,以测量值基本逆变换(IY)作为迭代初值的IY-TV重构算法;TV算法有利于去除信号的中噪声,在迭代过程中与IY变换图像差值相联合重建原始信号。测量矩阵直接影响图像的重构质量,设计与该算法相适应的测量矩阵以提取更多的基本信息。实验表明,该算法可以在较低采样率时,同样重构出较高的图像质量。 相似文献
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基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知 总被引:1,自引:0,他引:1
针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高,而且对节点失效的容忍性也不高等缺点,提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法.认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后,首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值,然后利用l1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱,把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点,以此进行迭代优化直到算法收敛.理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且精确重构性能好,可靠性较高. 相似文献
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在基于压缩感知的计算鬼成像领域中,测量矩阵的设计问题一直是被研究的对象.理想的测量矩阵需要满足较高的采样效率、较好的重构效果和较低的硬件实现要求.为了减轻测量矩阵的设计与实现难度,提出了一种基于深度学习的二值测量矩阵的构建方法.该方法通过卷积操作模拟图像的压缩采样过程,并利用设计的采样网络对图像数据进行训练,以自适应的方式对测量矩阵进行迭代更新.仿真与实验结果表明,构建的测量矩阵能够在较低采样率条件下得到高质量的重构图像,进一步促进了计算鬼成像的实际应用. 相似文献
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现有的贪婪迭代类压缩感知重构算法均基于最小二乘对信号进行波形估计,未考虑到可能将量测噪声引入信号估计的情况.针对以上不足,提出了一种基于线性Kalman滤波的压缩感知弱匹配去噪重构算法.该算法不需已知稀疏度先验,通过引入Kalman滤波,在最小均方误差准则下,每次迭代都获得最佳信号估计;并以弱匹配的方式同时筛选出有效的原子,并剔除冗余原子进而重构原信号.新算法继承了现有贪婪迭代类算法的有效性,同时避免了因噪声干扰或稀疏度未知导致的重构失败.理论分析和实验表明,新算法在同等条件下,重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法,且其运算时间低于BPDN算法和同类的KFCS算法. 相似文献
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针对有限区间哈默斯坦(Hammerstein)非线性时变系统,该文提出一种加权迭代学习算法用以估计系统时变参数。首先将Hammerstein系统输入非线性部分进行多项式展开,采用迭代学习最小二乘算法辨识系统的时变参数。为了防止数据饱和,采用带遗忘因子的迭代学习最小二乘算法,进而引入权矩阵,采用加权迭代学习最小二乘算法改进系统跟踪误差,以提高辨识精度。该文分别给出3种算法的推导过程并进行仿真验证。结果表明,与迭代学习最小二乘算法和带遗忘因子迭代学习最小二乘算法相比,加权迭代学习最小二乘算法具有辨识精度高、跟踪误差小以及迭代次数少等优点。 相似文献
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为了提高天线阵元失效条件下非均匀采样MIMO雷达的成像性能,提出了一种基于失效阵元丢失数据重构的MIMO雷达成像方法。该方法先对失效阵元丢失的数据上叠加幅度微小的随机扰动量,利用矩阵填充技术恢复成均匀采样整体数据,并采用迭代加权lq方法获得低精度的目标场景向量估计值,然后根据该目标场景向量估计值和感知矩阵重构出失效阵元所丢失的回波数据,最后利用矩阵填充和迭代加权lq方法以获得更接近最佳稀疏度的目标场景向量估计值。仿真结果表明,该方法能有效降低天线阵元失效情况下MIMO雷达的目标场景向量估计误差,提高目标的三维成像质量。 相似文献
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对已有的传统译码算法如迫零算法(ZF)、最小均方(MMSE)算法、连续抵消(SIC)算法等的性能进行了研究,并在此基础上提出将迫零算法与连续抵消算法、最小均方算法与连续抵消算法相结合,构成迫零-连续抵消算法(ZF-SIC)与最小均方-连续抵消算法(MMSE-SIC),从而明显改善系统的误码性能。此外,对收发两端采用不同天线数时的系统误码性能进行了仿真与分析,同时仿真分析了系统采用QPSK与16QAM调制方式的误码性能,最后给出仿真分析结果。 相似文献
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Turbo码是近年来广泛应用于通信系统中的一种性能优异的编码方式.文中首先分析了基于最大后验概率的Turbo码传统译码算法,然后指出了使用这类算法具有大译码延时的缺点,分析了常用的能减小译码延时的SW-MAP算法;最后根据此算法的特点提出了SW-MAP算法的改进方案.算法改进后能有效降低译码延时,提高译码性能. 相似文献
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网络技术的高速发展对模式匹配算法提出了更高的要求,为提高模式匹配效率,文中首先对常用的单模式和多模式匹配算法进行分析,在此基础之上,提出一种基于KR算法和BM算法的多模式快速匹配算法。最后通过实验结果验证了此算法的可用性和高效性。 相似文献
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提出了一种新的排序算法:端点排序算法。其方法为:依次找出数据总数为N的数列最小和最大值,把二者放在本次所排数列的两端,再把剩余两端之间的数据总数为N-2的数列的最小值和最大值找出,放在此数列的两端,依此类推,直至数列中间,实现整个数组的排序。实验表明,该算法具有与冒泡排序更快的性能。在数据个数较多的情况下优于选择排序。 相似文献
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随着物联网技术的高速发展,作为其关键技术之一的RFID显得愈为重要。标签碰撞的应用在RFID系统中是不可避免的,因此RFID防碰撞算法是RFID系统中一个重要问题,直接决定了RFID系统可以识别多个标签的能力。目前防碰撞算法在时域上主要可以分为非确定性算法(ALOHA算法)和确定性算法(树形算法)两大类。本文分析了现存的两大类算法中主流的防碰撞算法,总结出两大类算法的优点以及存在的问题。通过MATLAB仿真进一步证明此结论,并总结未来研究中需要继续关注的问题与方向。 相似文献