基于变步长的正则化回溯自适应追踪算法

在压缩感知重构算法中,稀疏度未知及步长大小固定是影响算法精度及运行时间的因素.针对以上不足,本文提出一种基于变步长的正则化回溯自适应追踪算法.该算法首先通过原子匹配测试的方式获得信号的稀疏度估计;将正则化思想和子空间追踪算法的回溯思想相结合,实现原子的二次筛选并筛除不合适的原子;最后,利用变化的步长选择候选集中的原子,帮助完成信号的完整重构.通过仿真实验证明,本文提出的重构算法在重构速度和重构精度上均优于同类算法.     

一种改进的压缩感知重构算法

压缩感知理论提供了一种全新的信号获取方式:引入信号的稀疏性,利用少量观测值,通过重构算法实现信号的高精度重构。构建快速、稳定的重构算法是压缩感知理论的主要研究方向之一。为了解决子空间追踪算法依赖于稀疏度的先验信息和重构质量较差的问题,提出一种改进的自适应子空间追踪算法。算法在选择原子的过程中,引入弱选择标准自适应地选择初始候选集,接着通过正则化过程对初始候选集中的原子进行筛选,算法在选择最终支撑集过程中,可以自适应调节支撑集原子个数。应用一维随机信号和二维图像进行重构实验,测试算法的稳定性、重构精度和重构时间,与正交匹配追踪算法、子空间追踪算法、正则化正交匹配追踪算法和稀疏度自适应匹配追踪算法进行对比实验,实验结果表明所提算法可以实现信号的高精度重构,重构稳定性和重构精度与同类算法相比有明显提升。     

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。      

用于压缩采样信号重建的回溯正则化自适应匹配追踪算法

正则化正交匹配追踪算法是一种广泛被使用的压缩感知重构算法,但其需要已知信号的稀疏度。针对这一缺点,本文提出一种回溯正则化自适应匹配追踪算法。该算法基于正则化正交匹配追踪算法进行改进,首先采用设置模糊阈值的方式初始化选取一些原子,然后对其进行正则化,最后采用回溯的方式删掉个别错误的原子。在每次迭代中,不断更新支撑集的同时扩大支撑集,以逐步逼近信号的稀疏度。实验结果表明,在相同的测试条件下,改进后的算法与其他贪婪算法相比,无论是对一维稀疏信号还是二维图像,均取得了更好的重建效果,且运行时间也比较适中。      

用于压缩感知信号重建的正则化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稀疏或可压缩信号的精确重建。该文在研究和总结已有重建算法的基础上,提出了一种新的基于正则化的自适应匹配追踪算法(Regularized Adaptive Matching Pursuit,RAMP)用于压缩感知信号的重建。该算法可在信号稀疏度未知的情况下,通过自适应过程自动调节候选集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了信号的精确重建。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均优于其它同类方法。     

一种改进的稀疏自适应压缩感知重构算法

为了优化贪婪匹配追踪算法的性能,文中基于稀疏自适应两阶段回溯型贪婪算法-前后追踪算法,提出了一种改进的线性变步长前后追踪算法。该算法结合稀疏自适应追踪算法的分阶段、变步长的思想,将迭代过程分为两个阶段,采用线性变步长进行迭代,大步长较少运行时间,小步长提升重构精度,从而减少了运行开销的同时,提升了算法的重构精度,通过仿真实验对其进行了验证,线性变步长前后追踪算法能够明显减少算法的运行时间,且提升了重构精度。     

一种基于改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法

本文根据信道响应的时域稀疏性,引入压缩感知理论,针对正则化正交匹配追踪（ROMP）需已知稀疏度和原子一旦选入无法删除两大缺点,提出一种基于改进ROMP的信道估计方法.该方法结合压缩采样匹配追踪（CoSaMP）、稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）和变步长的优点,实现稀疏信号快速准确的重建.仿真结果表明,与基于OMP、ROMP、CoSaMP、SAMP的信道估计方法相比,所提方法有效提高了MIMO-OFDM系统的归一化均方误差（NMSE）和误码率（BER）性能.     

基于压缩感知的MIMO NC-OFDM系统信道估计算法北大核心

多输入多输出不连续正交频分复用(MIMO NC-OFDM)系统是认知无线电(CR)系统的常用体制,由于授权用户占用而导致的载波不连续情况下的信道估计是影响该系统性能的关键技术问题。提出一种基于压缩感知(CS)的MIMO NC-OFDM系统的信道估计方法——稀疏自适应匹配追踪(SAMP)算法。SAMP算法在重构过程中先对信号稀疏度进行初始估计,然后自适应调整步长逐步逼近信号,相较于其他贪婪算法,能够在稀疏度未知的情况下准确重建稀疏信号。仿真结果表明,SAMP算法提高了重构精度,在实际应用中易于实现。     

基于分治试探的盲自适应匹配追踪重构算法

压缩感知是一种针对稀疏可压缩信号进行压缩采样的信号处理新方法,针对现有稀疏度探测方法中探测次数较多的问题,基于分治思想提出了盲稀疏度自适应匹配追踪（BSAMP）算法,首先分治试探信号稀疏度,使得其估计值快速逼近真实值,然后通过自适应分组并扩充信号支撑域的方法,快速筛选出有效支撑,并通过弱匹配剪枝得到重构信号。可以在信号稀疏度未知的情况下,快速估计出信号的稀疏度并精确重构出原信号。仿真实验表明：在相同条件下,该算法的重构时间比其他同类算法短,且重构概率也大于其他同类算法。     

基于IOC-CSMP的OFDM系统稀疏信道快速重构算法

针对信道路径数量未知时正交频分复用（OFDM）系统信道估计问题,提出了一种基于内积运算优化与稀疏度更新约束的压缩采样匹配追踪快速重构算法。通过构建与更新选择向量,利用与选择向量中非零值索引对应的原子向量参与内积运算来降低运算量;基于压缩采样与回溯策略来优化原子,利用匹配追踪完成信道估计,通过相邻两次信道估计值的能量差来更新稀疏度并约束算法停止,保证算法快速收敛。仿真结果表明,所提算法具有比最小二乘、最小均方差、稀疏度自适应匹配追踪和自适应正则化压缩采样匹配追踪算法更好的信道估计性能,且比2种自适应方法消耗更少的信道估计时间。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统自适应信道估计

针对超密集组网中导频复用将产生导频干扰,严重影响移动用户下行链路信道估计准确性的问题,提出了一种使用短导频的幂函数稀疏度自适应匹配追踪(Power Sparsity Adaptive Matching Pursuit,PSAMP)算法.该算法由稀疏度预估计和追踪重构两部分构成.首先通过幂函数试探得到一个略小于真实稀疏度的预估值,再通过压缩采样匹配追踪重构信号,改善估计结果;若不能成功重构,则逐渐增加信号原子数量.仿真结果表明,相较于传统自适应压缩感知重建算法,所提的P SAMP算法在高信噪比区域具有更好的信道估计性能.     

一种改进的变步长SAMP压缩感知浅海水声信道估计算法

针对稀疏度自适应匹配追踪（Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP）算法估计性能过度依赖初始步长的问题,提出了改进的变步长稀疏度自适应匹配追踪（Improved Variable Step-size Sparsity Adaptive Matching Pursuit,IVSSAMP）算法,并将IVSSAMP算法应用于水声正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统的压缩感知信道估计框架中。IVSSAMP算法通过残差条件对步长选取进行分类,在不同条件下分别引入微调因子设置残差与测量向量、残差与噪声之间的阈值来调整步长,实现变步长和稀疏度的自适应,同时规避了过度估计情况的发生。实验结果表明,IVSSAMP算法利用步长的灵活选取实现了估计精度与运行速度之间的平衡,降低了初始步长对算法性能的影响,具有较好的稳健性和应用性。     

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。     

基于改进SAMP算法的UWB多径信道估计

稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法重构过程中存在其迭代终止条件设置不够合理的情况,需要对SAMP算法进行改进.在信道稀疏度未知时,改进SAMP算法依据残差之差的相对能量小于设定的停止门限来终止迭代过程,通过自适应调整可变步长逐步逼近信道的稀疏度,从而实现了重构UWB信道.仿真结果表明,改进SAMP算法低信噪比时重构精度高于SAMP算法,具有更好的重构性能和广泛的实用性.     

一种压缩采样中的稀疏度自适应子空间追踪算法

 针对压缩采样中未知稀疏度的信号,本文提出一种自适应子空间追踪算法.首先,采用了一种基于匹配测试的估计方法获取稀疏度的估计值,再通过子空间追踪重构信号.若子空间追踪不能成功重构,则通过渐近增加信号稀疏度的方法实施估计,而上述过程可描述为在弱匹配原则下新原子的选取过程.仿真结果表明,本文的算法可以准确有效重构信号,同时运算量也较低.     

计算成像系统中的低信噪比图像重构研究

针对当前计算成像系统生成原始图信噪比低、清晰度不够等缺陷,为此提出稀疏先验自适应的计算成像系统低信噪比图像重建方法。首先估计模糊后图像的信噪比,采用贝叶斯构建低信噪比图像自适应重建的稀疏先验约束条件,采用可变参数的稀疏先验约束正则化算法优化稀疏正则化约束项,采用特定参数控制图像梯度排列稀疏度,得到贝叶斯后验概率上限,然后采用迭代加权最小二乘算法优化低信噪比图像重建结果,采用幅值投影算子限制不同颜色通道图像信号幅值,获取约束重构彩色图像。测试结果显示,重建后的图像峰值信噪比与结构自相似度均有大幅度提升,低信噪比图像重建效果优于同类型方法。     

基于压缩感知的正则化子空间追踪算法

压缩感知理论是一种新的在采样的同时实现压缩的采样过程,只要被采样信号是稀疏或可压缩的,就可以保证精确重建。通过研究总结已有的贪婪追踪类重建算法,提出了一种正则化子空间追踪算法(Regularized Subspace Pursuit,RSP)。正则化正交匹配追踪算法(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)的正则化方法对原子的能量分级思想,对信号的重建精度和重建速度有很大影响。首先对该方法的不合理性进行改进,然后将改进的正则化步骤引入到子空间追踪算法(Subspace Pursuit,SP)中,最终达到对原始信号的快速精确重建。实验仿真表明,该算法比SP算法更高效,更具有实际应用意义。     

基于稀疏度自适应压缩感知的电容层析成像图像重建算法

为提高电容层析成像(ECT)系统重建图像的质量,该文提出一种基于改进稀疏度自适应的压缩感知电容层析成像算法。利用压缩感知与电容层析成像算法的契合点,以随机改造后的电容层析成像灵敏度矩阵为观测矩阵,离散余弦基为稀疏基,测量电容值为观测值,建立模型。利用线性反投影算法(LBP算法)所得图像预估原始图像稀疏度,以预估稀疏度值作为索引原子初始值进行稀疏度自适应迭代。改进后的稀疏度自适应匹配追踪重构算法实现ECT图像重建,解决了稀疏度预估不准确导致重建图像精度差的问题。仿真实验结果表明,该算法可以有效重建ECT图像,其成像质量优于LBP算法、Landweber算法、Tikhonov算法等传统算法,是研究电容层析成像图像重建的一种新的方法和手段。     

一种基于压缩感知的数字图像水印算法

根据压缩感知具有压缩短、解码复杂和鲁棒性强的特征,提出一种新的基于压缩感知的数字图像水印算法。该算法有效克服了信号重建时稀疏度未知的问题,增强了数字水印系统的抗提取防破坏能力。在嵌入水印时,将水印的高频系数用构造的伯努利矩阵进行观测后,嵌入于图像的低频系数中;在提取水印时,利用正则化自适应匹配追踪(RAMP)算法对高频系数进行恢复,最后与低频系数结合实现水印的重构。实验结果表明:该算法在重构精度和重构时间上要高于同类算法,具有很好的鲁棒性、透明性和安全性。     

OFDM系统中基于弱选择ROMP算法的稀疏信道估计

为了解决实际OFDM通信系统中信道稀疏度未知的不足,提出将弱选择正则化正交匹配追踪算法用于估计稀疏信道。算法在不知晓信道稀疏度的情况下,对不同迭代残差与测量矩阵中原子的相关系数进行判定后,根据原子的弱选择准则灵活地确定出表示信道冲激响应的原子候选集,进而利用正则化原则从候选集中挑选出表示信道冲激响应的最优原子组,逐步实现精确重建。仿真结果和理论分析表明：与正则化正交匹配追踪算法相比,相同条件下改进算法可以获得更低的均方误差和误比特率;另外,算法无需将信道稀疏度作为先验信息,实用性更强。