基于扩散算子的带限图信号加权重建策略

图信号处理技术将经典信号处理的概念和算法延展到图结构信号的处理领域。对于带限图信号,可以通过分析信号之间的关联性,重建出未采样的信号。该文分析了未采样信号的构成架构,提出一个基于扩散算子的未采样信号迭代重建算法。在每次迭代过程中,将已采样信号的重建残差扩散至所有未采样的信号节点,并进一步通过初步估计结果与重建残差的加权处理,提升算法的收敛速度。采用合成数据和真实数据进行仿真验证,实验结果显示所提出的算法具有低重建误差和快速收敛的特点。     

基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位

多源定位是信号处理中的重要问题。该文针对目标偏离初始网格点引起的基不匹配问题,构建具有Laplace先验的稀疏贝叶斯学习框架,提出基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位算法AGMTL。本质上,AGMTL实现了稀疏信号重建和网格自适应定位字典的学习。仿真结果表明,AGMTL通过网格自适应调整,在定位误差,估计可靠性,抗噪性能上均远远优于传统的压缩感知定位算法。     

无线传感器网络下基于压缩感知的多目标分层贪婪匹配定位

针对基于压缩感知（Compressive sensing,CS）的多目标定位问题,通过分析多目标场景中的隐含结构信息,本文提出一种层级的贪婪匹配追踪定位算法.该算法首先获得多目标在网格化空间中的可能位置作为全局估计层,然后利用该全局估计信息作为稀疏恢复层的输入信息,在网格化空间中重构多目标位置矢量.本文证明了文献中广泛采用的基于正交化的预处理方式实质上降低了信噪比（Signal to noise ratio,SNR）,从而降低了定位性能.本文通过全局估计,预先排除了不可能的位置,等效于从观测子空间中分离出信号子空间,从而降低了观测噪声的影响.通过理论分析与计算机仿真,表明所提算法具有线性复杂度且在相同信噪比下具有更高的定位正确率和定位精度.