采用正交多项匹配的块稀疏信号重构算法

压缩感知,通过测量矩阵将原始信号从高维空间投影到低维空间,然后求解优化问题,从少量投影中重构出原始信号,是一种有效的信号采集技术。块稀疏信号是具有特殊结构的稀疏信号,其非零值是成块出现的。针对该信号的特点,提出一种采用正交多项匹配的块稀疏信号重构算法。该算法每次迭代选择多个最大相关子块,然后更新块索引集,以及迭代余量,最后求广义逆运算重构出原始信号。仿真结果表明,相比于大多数的现有算法,本文算法重构概率较高,运行时间较短,复杂度较低。      

迭代预测正交匹配追踪算法

正交匹配追踪系列算法中,每次迭代在原子库中选择和残差匹配的多个原子是主流的改进方向,但对多原子的选择标准却鲜有深入研究,一般是选择原子库中与残差相关系数中最大的K个原子,或者选择所有大于某一阈值的原子。本文以正交匹配追踪算法为原型,运用统计学方法,研究了相邻两次迭代中与残差相关系数最大的原子之间的关系,得出了其相关系数具有区间性的结论,这对一次迭代选择多个原子具有指导意义。该结论可以支撑对下一步迭代中的原子进行高概率预测。基于此,本文提出了迭代预测正交匹配追踪算法,实验结果表明,相对于其他匹配追踪算法,其在保证重构精度未降低的情况下,耗时有较大幅度降低。      

基于块A*正交匹配追踪的多传感器数据联合重构算法

针对A*正交匹配追踪(A*OMP)算法计算复杂高,且不能利用信号的结构稀疏性这一缺陷,该文提出了块A*OMP算法并将其用于解决分布式压缩感知中的信号联合重构问题。该算法用原子块取代单个原子作为搜索树中的节点,在计算路径代价时用搜索树中所有路径的最大长度取代信号的稀疏度。然后在块A*OMP算法的基础上,选择与残差矩阵投影误差最小的原子块作为新的节点,得到了一种用于解决MMV(Multiple Measurement Vector, MMV)问题的块A*OMP算法,并利用该算法对相邻区域内的多个传感器所测的温度信号进行了联合重构。实验结果表明,该算法的重构性能优于MMV正交匹配追踪(OMPMMV)算法。     

一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法

压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号获取和处理理论。针对未知稀疏度信号重构,提出了一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法。该算法首先利用一种基于原子匹配测试的方法得到信号稀疏度的初始估计,然后在稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)框架下采用变步长分阶段思想实现稀疏度的逼近,在初始阶段利用大步长实现稀疏度的快速粗接近,以提高收敛速度,在随后的迭代中逐渐减小步长,实现稀疏度的精逼近,最终实现信号的精确重构。理论分析和仿真结果表明,该算法在一定程度上解决了SAMP算法在大稀疏度条件下运算量较大以及固定步长导致的欠估计和过估计问题,较好地实现了未知稀疏度信号的精确重建,并且重建性能和重建效率均优于现有的同类算法。      

基于正交匹配追踪算法的语音信号重构研究

压缩感知理论是近年来提出的一种新兴的基于信号稀疏性的采样理论。正交匹配追踪算法是其中一种典型的重构方法,文中针对语音信号重构中存在的不足,采用正交匹配追踪算法对语音信号进行信号重构,相比于传统的压缩感知的重构算法更加地适用于对含噪语音、重构语音质量会更高,去噪效果也会更明显。为语音信号CS性能的基础性的研究提供了参考。     

信号压缩重构的正交匹配追踪类算法综述

压缩感知(Compressed sensing, CS)技术是近几年出现的一种新兴的信号采样和压缩技术,基于该理论所获得的原始信号采样值,不仅数量大大低于基于传统的Nyquist准则的采样值,而且CS技术还具有对未知信号边感知边压缩的特性。重构算法的设计是CS技术的核心,成为学者研究的重点。本文在对国内外已经出现的重构算法进行系统地研究后,在深入地研究了贪婪追踪算法和其重构模型的基础上,给出了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)类算法的基本原理、优缺点及针对各种算法的缺点的改进方案。此外,为了读者更好地定位OMP类算法,本文还简要介绍了其他几种经典的重构算法。最后,把各种算法应用于图像重构,通过仿真实验分析了各种算法的重构性能、鲁棒性和复杂度,并进一步验证了各种算法的优缺点。      

基于改进广义正交匹配追踪的OFDM稀疏信道估计

在OFDM稀疏信道中,将压缩感知中的广义正交匹配追踪(GOMP)重构算法用到OFDM信道估计中.由于其信道重构的精度比较低,根据其特点做出了改进,提出了一种用于OFDM稀疏信道估计的改进广义正交匹配追踪算法.该改进算法能够在不需要预知信道稀疏度的情况下准确恢复出信号.根据实验和仿真结果可以看出,该改进算法与LS算法、OMP算法、GOMP算法相比,在同样的环境下误比特率以及均方误差相对比较低,而且运算速度比较快,具有一定的实用性.     

通过正交匹配追踪研究压缩感知信号检测算法

现阶段,我国应用的检测算法大多以特征量的迭代过程为研究对象,这种检测方法只适用于感知信号存在时,并不适用于全部的信号测算工作。本文将提出感知信号检测的改进方法和正交匹配追踪的研究方案,以降低信号特征量的变化区间,提高感知信号检测结果的准确性,提高检测的成功率。     

分块正则化正交匹配追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现信号的精确重构。文中在研究和总结已有经典重构算法的基础上,提出了结合图像分块思想和正则化过程的分块正则化正交匹配追踪算法(Block Regularized Orthogonal Matching Pursuit,B_ROMP)用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重建效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

组合正交基字典稀疏分解快速匹配追踪算法

组合正交基字典稀疏分解通过正交基的级联来构造完备字典,实现稀疏分解。针对稀疏分解的常见算法计算复杂度高的问题,提出一种快速匹配追踪算法。该算法首先求出并存储正交基向量之间的内积,然后根据向量正交基展开系数为其与正交基向量内积的性质将内积运算转化为代数运算,得到一种快速匹配追踪算法。实验结果表明,基于Dirac基和DCT基构成的完备字典对信号leleccum进行稀疏分解时,与匹配追踪(MP)算法相比,该算法的计算速度提高了大约10倍。     

改进加权匹配追踪信道估计算法

基于压缩感知的匹配追踪算法可以用较短导频序列估计大规模天线通信系统稀疏信道,具有计算复杂度低,需要导频数量少的优点,但信道估计精度不高.依据估计误差大小给各次迭代获得的信道估计值加权,能在低信噪比(SNR)条件下提高估计精度,但会降低高SNR条件下的估计精度.为了解决这个问题,文章提出了一种改进的加权匹配追踪算法.先通...     

基于OMP的非合作宽带脉冲压缩雷达信号的压缩感知研究

压缩感知技术可以用来实现对非合作宽带信号的欠采样快速处理。宽带脉冲压缩雷达能够有效解决雷达探测距离和距离分辨力的矛盾,在探测领域得到了广泛应用,为实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的快速欠采样接收处理,本文首先开展了信号稀疏分解与重构算法研究,通过对贪婪算法、凸松弛类算法、组合类算法三大算法进行对比分析,选用了运行速度快且重构精度高的正交匹配追踪(OMP)算法针对非合作宽带脉冲压缩雷达信号进行压缩感知仿真分析。仿真结果表明:在一定信噪比条件下,OMP算法完全能够实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的欠采样和信号重构,从而实现了对非合作宽带雷达信号的欠采样处理,为处理非合作超宽带雷达信号提供了很好的理论指导。     

基于子空间匹配追踪的LFM信号的DOA估计

DOA估计是阵列信号处理中的热点。文中针对LFM信号的DOA估计算法采样数据量大,在低信噪比情况下估计效果不理想的问题,提出了基于子空间匹配追踪的LFM信号的DOA估计。该方法通过子空间匹配追踪算法将信号投影在子空间上,求出最大投影,最终估计出LFM信号的DOA。此外,改进后的空间匹配追踪算法,还解决了原算法收敛速度慢、会出现过匹配现象的问题。经仿真验证对比,该算法估计DOA的过程中匹配次数远小于匹配追踪的过程中,且在较低的信噪比下能估计出DOA。     

基于SWCoSaMP算法的稀疏信号重构

压缩感知(compressed sensing, CS)稀疏信号重构本质上是在稀疏约束条件下求解欠定方程组。针对压缩感知匹配追踪(compressed sampling matching pursuit, CoSaMP)算法直接从代理信号中选取非零元素个数两倍作为支撑集,但是不存在迭代量化标准,本文提出了分步压缩感知匹配追踪(stepwise compressed sampling matching pursuit, SWCoSaMP)算法。该算法从块矩阵的逆矩阵定义出发,采用迭代算法得到稀疏信号的支撑集,推出每次迭代支撑集所对应重构误差的L-2范数闭合表达式,从而重构稀疏信号。实验结果表明和原来CoSaMP算法相比,对于非零元素幅度服从均匀分布和高斯分布的稀疏信号,新算法具有更好的重构效果。      

基于改进正交匹配追踪的FBG传感信号处理方法

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感信号易受外界噪声干扰从而导致信号丢失的问题,提出了一种改进型正交匹配追踪(OMP)算法。围绕FBG传感信号波长随应力漂移的本质特征,在压缩感知理论的框架下,通过去除稀疏系数中的虚部,并利用指数饱和法对非零元素进行拟合与排序,从而获取FBG信号的有效稀疏度。在此基础上,通过改进经典OMP算法迭代过程中的原子选择策略与终止条件,有效降低算法复杂度并提高信号的重构精度。对比实验结果表明,所提出的算法在时间复杂度、信噪比与信号重构精度等方面均具有突出的优势。     

基于遗传匹配追踪的图像修复算法

针对匹配追踪算法在过完备字典库中稀疏表示计算量大的问题,提出一种将遗传匹配追踪算法(GMP)与图像修复相结合以实现修复的方法。该算法采用GMP寻找最佳原子,改进选择算子,将精英保留策略、锦标赛选择方法及轮盘赌方法相结合。将混合选择算子应用到基于GMP的图像修复算法中,通过实验结果表明:该算法具有一定的可行性,并且修复效果很好。     

基于迭代重赋权最小二乘算法的块稀疏压缩感知

压缩感知是一种新颖的信号处理理论。它突破了传统香农采样理论对采样的限制,以信号的稀疏性或可压缩性为基础,实现了信号的高效获取和精确重构。然而在现实中,部分稀疏信号还表现出一些其他结构,典型的例子就是一类块稀疏信号,其非零元素以块的形式出现。针对这类信号,本文研究了求解块稀疏压缩感知的迭代重赋权最小二乘算法（IRLS ）,给出了该算法的理论分析：误差估计和局部收敛性分析。大量试验验证了基于迭代重赋权最小二乘算法的块稀疏压缩感知策略的有效性。     

基于子空间的块稀疏信号压缩感知重构算法

块稀疏信号是一种典型的具有特殊结构的稀疏信号,在压缩感知问题中,针对块稀疏信号的特点,提出了一种基于子空间的块稀疏信号压缩感知重构算法.该算法每次迭代找到整个信号支撑块的估计,包含正确信号支撑块所在空间的一个子空间,然后计算残差,并在下一次迭代时,通过回溯思想和最小均方准则修正更新上一次找到的信号支撑块,最后直到残差为...