共查询到17条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
2.
3.
为了降低混沌调制中采样通道的采样速率,该文提出一种多通道混沌调制模拟-信息转换结构。该结构通过采样参数调制混沌系统的多个状态输出作为压缩测量,可实现在总采样速率不变的情况下降低每个采样通道的采样速率。与混沌调制相比,多通道混沌调制增加了低速采样单元的个数,但显著提高了高稀疏度信号的重构性能。基于混沌脉冲同步理论,该文给出了多通道混沌调制结构的信号可重构条件与被采样状态变量选择方法。以Lorenz系统为例,仿真验证了多通道混沌调制结构的有效性。 相似文献
4.
5.
随着信号的数据量和带宽不断增长,压缩感知作为一种新的信号低速率获取理论迅速成为信号处理界的热点。目前,压缩感知一般采用线性测量方式。混沌压缩感知是一种利用混沌系统实现非线性测量,非线性等式约束L1范数最小化实现信号重构的压缩感知理论;具有实现结构简单,测量数据保密性强等特点。但是,现有算法不能有效地求解非线性等式约束L1范数最小化,求解结果受到额外参数影响。该文通过对非线性约束线性化处理,将非线性等式约束L1范数最小化问题转化为一系列二次锥规划问题,利用线性化迭代二次锥规划算法进行求解,保证了算法的收敛性和提高了信号的重构性能。本文以Henon混沌为例,研究了频域稀疏信号的重构性能,数值模拟证明了该算法的有效性。 相似文献
6.
7.
压缩传感(CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下对信号数据进行采集、编解码的新理论。压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,能通过数值最优化问题准确重构原始信号。压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样,在高分辨压缩成像系统、视频图像采集系统、雷达成像以及MRI医疗成像等领域有着广阔的应用前景。阐述了压缩传感理论框架以及信号稀疏表示、CS编解码模型,并进行了压缩传感与探地雷达联合反演目标成像。反演结果表明,随机孔径压缩传感成像算法比递归反向投影算法和最小二乘法所需数据量少,成像效果好,目标旁瓣小,对噪声的鲁棒性更好。 相似文献
8.
研究压缩传感(Compressed Sensing,CS)的稀疏信号重构算法,该文提出一种新的算法框架阈值化迭代检测估计(Iterative Detection Estimation with Thresholding,IDET)。算法框架包括两个方面:选择单阶段阈值化(One-Stage Thresholding,OST)算法的迭代步作为支持集检测的参考;根据稀疏信号的特征设计支持集检测方法。同时,提出该算法框架的实现算法,实现算法先检测由迭代硬阈值化(Iterative Hard Thresholding,IHT)迭代步得到一个支持集,然后通过求解支持集上的最小二乘问题来估计待重构的稀疏信号,迭代上述两个步骤直至满足条件停止。IDET算法的关键在于支持集检测,该文提出3种适用于快速衰减信号的支持集检测方法。实验结果表明,IDET稀疏重构性能优于IHT的其他加速算法。 相似文献
9.
1-Bit压缩感知(CS)是压缩感知理论的一个重要分支。该领域中二进制迭代硬阈值(BIHT)算法重构精度高且一致性好,是一种有效的重构算法。该文针对BIHT算法重构过程需要信号稀疏度为先验信息的问题,提出一种稀疏度自适应二进制迭代硬阈值算法,简称为SABIHT算法。该算法修正了BIHT算法,首先通过自适应过程自动调节硬阈值参数,然后利用测试条件估计信号的稀疏度,最终实现不需要确切信号稀疏度的1-Bit压缩感知盲重构。理论分析和仿真结果表明,该算法较好地实现了未知信号稀疏度的精确重建,并且与BIHT算法相比重构精度及算法复杂度均相当。 相似文献
10.
11.
稀疏分解、非相关观测和重构算法是压缩感知的三大要素,任何一个环节的设计优劣都对压缩感知的性能产生重大影响,稀疏分解是实现压缩感知的前提,现今使用的稀疏分解对大多数自然信号都不能做到理想的绝对稀疏,而是近似稀疏,这大大影响了压缩感知的重构性能。本文设计了一种可逆的阈值,并用其构造门限矩阵,从而门限矩阵可逆,将门限矩阵作用于信号经正交变换后的近似稀疏系数,可使系数更接近理想的绝对稀疏,而且门限矩阵对系数的处理过程是可逆的,即可由处理后的系数无损恢复原来的近似稀疏系数。重构算法采用贪婪算法中的OMP和CoSaMP,从理论上分析了在保证与CoSaMP同样的前提条件下,门限矩阵改进后的CoSaMP重构误差明显减小,仿真实验用门限矩阵对OMP和CoSaMP的改进前后进行对比,验证了门限矩阵对重构精度有进一步的提高。 相似文献
12.
高速采样和传输是目前雷达系统面临的一个重要挑战。针对这一问题,该文提出一种利用信号块结构特性的雷达目标压缩感知方法。该方法采用一个简单的测量矩阵对信号进行采样,然后运用块稀疏贝叶斯学习算法恢复信号。经典的块稀疏贝叶斯学习算法适用于实信号,该文将其扩为可直接处理雷达信号的复数域稀疏贝叶斯算法。相对于现有压缩感知方法,该方法不仅具有更好的信号重构精度和鲁棒性,更重要的是其压缩测量矩阵形式简单、易于硬件实现。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
13.
14.
15.
基于基追踪-Moore-Penrose逆矩阵算法的稀疏信号重构 总被引:2,自引:0,他引:2
压缩感知(Compressed Sensing,CS)稀疏信号重构其本质就是在稀疏约束条件下求解欠定线性方程组,基于迭代加权L-p(0<p≤1,p=2)类范数算法减小重构误差成为近来稀疏信号重构热点之一.该文提出了基追踪-Moore-Penrose逆矩阵(Basis Pursuit-Moore-Penrose Inverse Matrix,BP-MPIM)算法:(1)由基追踪(Basis Pursuit,BP)算法得到稀疏信号非零元素位置(亦称支撑集,对应于测量矩阵的列);(2)通过求解由支撑集所对应测量矩阵的子矩阵和CS测量值组成的超定线性方程组实现稀疏信号重构,并证明了由此重构的稀疏信号是其唯一最小二次范数解.仿真的稀疏信号和实测宽带雷达回波信号脉冲压缩结果表明,和原来算法相比,新算法具有更小的重构误差,且误差只存在于其支撑集内. 相似文献
16.
基于压缩转发的协作MIMO雷达成像算法 总被引:1,自引:1,他引:0
以实现地面目标的快速、高分辨率成像为目的,本文提出了一种基于压缩感知和协作通信技术的解决方案。在分析压缩感知理论和传统协作MIMO雷达成像算法的基础上,提出了基于匹配滤波器的协作MIMO雷达回波信号的稀疏表示方法和用于恢复重构的基函数,并建立了基于压缩转发的协作MIMO雷达系统模型。该系统主要由收发雷达、转发节点和压缩感知成像处理中心组成,转发节点利用模拟/信息转换(AIC)测量框架将雷达回波数据压缩后转发,压缩感知成像处理中心接收到各转发节点转发的数据后,利用正交匹配追踪算法(OMP)进行距离向压缩和方位向压缩,从而实现快速、高分辨率成像。仿真结果表明,该方法比传统MIMO雷达对各转发节点的传输负荷要求低,成像速度快,目标旁瓣低,成像效果好。 相似文献
17.
针对光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)传感器数据采集降噪问题,本文提出一种基于联合稀疏重构的PPG信号运动噪声降噪算法.该算法通过构建同时间段内PPG信号和加速度信号的频谱矩阵,提取频谱矩阵稀疏特征和该矩阵行稀疏特征,利用压缩感知方法,将PPG信号运动噪声去除过程建模为联合稀疏信号重构过程,并将该过程进一步建模为最优化模型,通过迭代寻优来获得该模型的最优解,结合谱减法,从而有效去除PPG信号中的运动噪声,降低噪声对PPG信号的影响.仿真分析表明,本文提出的算法能有效去除PPG信号中的运动噪声,获得较好的降噪效果. 相似文献