以多重信号分类(Multrple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的现代空间谱估计方法,估计的信源数受限于阵列形式,并且需要的采样数据量巨大.文章从压缩感知的基础理论出发,利用目标信号空间分布的稀疏性,建立了基于压缩感知的阵...以多重信号分类(Multrple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的现代空间谱估计方法,估计的信源数受限于阵列形式,并且需要的采样数据量巨大.文章从压缩感知的基础理论出发,利用目标信号空间分布的稀疏性,建立了基于压缩感知的阵列信号空间谱估计模型.利用压缩感知方法,可以使用较少的阵元数对空间信号进行采样测量,并准确重构信号.相比传统的MUSIC空间谱估计算法,该方法所需阵元数少,采样数据量小,并且能同时进行信号强度和角度的估计.所提方法对推动压缩感知理论在阵列信号空间谱估计中的应用具有一定意义.展开更多
传统的奈奎斯特采样定理规定采样频率最少是原信号频率的两倍,才能保证不失真的重构原始信号,而压缩感知理论指出只要信号具有稀疏性或可压缩性,就可以通过采集少量信号来精确重建原始信号。在研究和总结已有匹配算法的基础上,提出了一...传统的奈奎斯特采样定理规定采样频率最少是原信号频率的两倍,才能保证不失真的重构原始信号,而压缩感知理论指出只要信号具有稀疏性或可压缩性,就可以通过采集少量信号来精确重建原始信号。在研究和总结已有匹配算法的基础上,提出了一种新的自适应空间正交匹配追踪算法(Adaptive Space Orthogonal Matching Pursuit,ASOMP)用于稀疏信号的重建。该算法在选择原子匹配时采用逆向思路,引入正则化自适应和空间匹配的原则,加快了原子的匹配速度,提高了匹配的准确性,最终实现了原始信号的精确重建。最后与传统MP和OMP算法进行了仿真对比,结果表明该算法的重建质量和算法速度均优于传统MP和OMP算法。展开更多
针对压缩采样匹配追踪(Co Sa MP)算法重构精度相对较差的问题,为了提高算法的重构性能,提出了一种基于伪逆处理改进的压缩采样匹配追踪(MCo Sa MP)算法。首先,在迭代前,对观测矩阵进行伪逆处理,以此来降低原子间的相干性,从而提高原子...针对压缩采样匹配追踪(Co Sa MP)算法重构精度相对较差的问题,为了提高算法的重构性能,提出了一种基于伪逆处理改进的压缩采样匹配追踪(MCo Sa MP)算法。首先,在迭代前,对观测矩阵进行伪逆处理,以此来降低原子间的相干性,从而提高原子选择的准确性;然后,结合正交匹配追踪算法(OMP),将OMP算法迭代K次后的原子和残差作为Co Sa MP算法的输入;最后,每次迭代后,通过判断残差是否小于预设阈值来决定算法是否终止。实验结果表明,无论是对一维高斯随机信号还是二维图像信号,MCo Sa MP算法的重构效果优于Co Sa MP算法,能够在观测值相对较少的情况下,实现信号的精确重构。展开更多
文摘以多重信号分类(Multrple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的现代空间谱估计方法,估计的信源数受限于阵列形式,并且需要的采样数据量巨大.文章从压缩感知的基础理论出发,利用目标信号空间分布的稀疏性,建立了基于压缩感知的阵列信号空间谱估计模型.利用压缩感知方法,可以使用较少的阵元数对空间信号进行采样测量,并准确重构信号.相比传统的MUSIC空间谱估计算法,该方法所需阵元数少,采样数据量小,并且能同时进行信号强度和角度的估计.所提方法对推动压缩感知理论在阵列信号空间谱估计中的应用具有一定意义.
文摘传统的奈奎斯特采样定理规定采样频率最少是原信号频率的两倍,才能保证不失真的重构原始信号,而压缩感知理论指出只要信号具有稀疏性或可压缩性,就可以通过采集少量信号来精确重建原始信号。在研究和总结已有匹配算法的基础上,提出了一种新的自适应空间正交匹配追踪算法(Adaptive Space Orthogonal Matching Pursuit,ASOMP)用于稀疏信号的重建。该算法在选择原子匹配时采用逆向思路,引入正则化自适应和空间匹配的原则,加快了原子的匹配速度,提高了匹配的准确性,最终实现了原始信号的精确重建。最后与传统MP和OMP算法进行了仿真对比,结果表明该算法的重建质量和算法速度均优于传统MP和OMP算法。
文摘针对压缩采样匹配追踪(Co Sa MP)算法重构精度相对较差的问题,为了提高算法的重构性能,提出了一种基于伪逆处理改进的压缩采样匹配追踪(MCo Sa MP)算法。首先,在迭代前,对观测矩阵进行伪逆处理,以此来降低原子间的相干性,从而提高原子选择的准确性;然后,结合正交匹配追踪算法(OMP),将OMP算法迭代K次后的原子和残差作为Co Sa MP算法的输入;最后,每次迭代后,通过判断残差是否小于预设阈值来决定算法是否终止。实验结果表明,无论是对一维高斯随机信号还是二维图像信号,MCo Sa MP算法的重构效果优于Co Sa MP算法,能够在观测值相对较少的情况下,实现信号的精确重构。
