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压缩感知的多重测量向量模型与算法分析 被引量：13
1
作者 王法松 张林让 周宇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第6期785-792,共8页
压缩感知(Compressed Sensing:CS)技术是信号处理领域中数据获取和重构的新方法,其在理论上保证了只要源信号在时域或某种变换域中具有稀疏性,可以以远低于Shannon/Nyquist采样定理的采样率对信号进行采样而不至于引起信息丢失,同时,还... 压缩感知(Compressed Sensing:CS)技术是信号处理领域中数据获取和重构的新方法,其在理论上保证了只要源信号在时域或某种变换域中具有稀疏性,可以以远低于Shannon/Nyquist采样定理的采样率对信号进行采样而不至于引起信息丢失,同时,还可以以高概率重构源信号。CS现有算法大都从单重测量信号中恢复稀疏信号源,即为单重测量向量(SMV)模型。而在实际应用中,存在大量的多重测量向量情形,从多重测量向量中恢复未知的具有相同稀疏结构的联合稀疏信号源的模型称为CS的多重测量向量(MMV)模型。本文首先对CS-SMV和CS-MMV模型的基本数学原理进行了详细介绍,讨论了两种情况下稀疏源信号恢复的存在性与唯一性,然后在此基础上重点对近年来出现的各种联合稀疏信号的恢复算法进行了综述,分析了各种算法的性能,较全面的讨论了MMV模型的应用前景。最后对CS-MMV模型的发展趋势进行了总结和展望。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 单重测量向量 多重测量向量 匹配追踪 贪婪算法
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一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法 被引量：5
2
作者 郭俊锋 王茁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期254-263,共10页
针对目前机械设备越来越智能化、高速化、集成化和复杂化,传统的压缩感知模型(单测量向量)获得的测量信息比较单一,需要在不同监测点分别进行测量获得多个信号数据,浪费时间,并且忽略同一机器不同监测点之间信号的相关性,为充分利用信... 针对目前机械设备越来越智能化、高速化、集成化和复杂化,传统的压缩感知模型(单测量向量)获得的测量信息比较单一,需要在不同监测点分别进行测量获得多个信号数据,浪费时间,并且忽略同一机器不同监测点之间信号的相关性,为充分利用信号间和信号内的相关性,更大程度上减少冗余性和采样时间,提出一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法。重点研究了重构方法的设计:基于粒子群算法,首先通过时间稀疏贝叶斯算法求解出初始解,然后结合贪婪算法的修剪技巧并加入自适应粒子激活机制进行位置更新寻找最优解,最后对振动信号进行精确重构。实验结果显示,该方法较其它方法而言能有效的恢复机械振动信号且重构误差相对较小。 展开更多
关键词 机械振动信号 压缩感知 多重测量向量 重构算法 粒子群算法
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空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混 被引量：2
3
作者 孔繁锵 朱成 +1 位作者 徐诚 周永波 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期577-585,共9页
通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行... 通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行分块处理,然后在图像块的端元提取步骤中,结合空间相关性特征对端元的提取进行约束,从而确保当前端元支撑集相对于高光谱图像残差是最优的。在丰度估计中将图像块的端元集合合并作为整幅图像的端元支撑集,通过求解非负性约束的最小二乘法获得丰度重建图像。模拟图像数据实验结果表明,本文方法在同等条件下能够获得更高的信号重构误差,且解混运算时间低于凸优化算法。在实际图像数据实验中,本文方法丰度图像稀疏度最低,取得了仅次于SUnSAL-TV算法的图像重建误差,其所得到的丰度重建图像也取得了更好的视觉效果。实验结果验证了本文方法具有更高的解混精度。 展开更多
关键词 高光谱图像 高光谱解混 稀疏解混 贪婪算法 多重测量向量
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MMV模型在电能质量扰动信号重构中的应用
4
作者 简献忠 马程远 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第4期793-798,共6页
针对单重测量向量(SMV)模型下电能质量扰动信号压缩重构算法存在压缩率不高,重构时间长等问题,提出多重测量向量(MMV)模型应用于电能质量扰动信号的压缩重构算法。利用二维化处理的电能质量扰动信号在小波稀疏基下的稀疏矩阵具有相同稀... 针对单重测量向量(SMV)模型下电能质量扰动信号压缩重构算法存在压缩率不高,重构时间长等问题,提出多重测量向量(MMV)模型应用于电能质量扰动信号的压缩重构算法。利用二维化处理的电能质量扰动信号在小波稀疏基下的稀疏矩阵具有相同稀疏结构的特性,应用多重测量向量模型-正交匹配追踪算法(MMV-OMP)算法完成重构。实验结果表明,相对于SMV模型下的重构算法,基于MMV模型的压缩感知重构算法具有更好的重构效果,更高的采样率以及更短的重构时间,为电能质量扰动信号的重构提供了1种新的思路。 展开更多
关键词 电能质量 扰动信号 压缩感知 单重测量向量 多重测量向量
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基于MCS-SBL算法的配电网故障定位方法 被引量：1
5
作者 周群 刘梓琳 +2 位作者 冷敏瑞 印月 何川 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期30-38,共9页
配电网拓扑结构复杂,传统方法往往需要大量测点信息且难以实现快速有效的故障定位,本文提出基于少量测点信息的故障定位方法。首先,利用等效原理建立一个欠定的故障节点电压方程;其次,利用多重测量向量模型的贝叶斯压缩感知算法求解方程... 配电网拓扑结构复杂,传统方法往往需要大量测点信息且难以实现快速有效的故障定位,本文提出基于少量测点信息的故障定位方法。首先,利用等效原理建立一个欠定的故障节点电压方程;其次,利用多重测量向量模型的贝叶斯压缩感知算法求解方程,根据重构稀疏电流矩阵的非零元素位置求解故障区域,实现故障定位;最后,在IEEE33节点配电系统上进行仿真实验,结果表明,所提方法仅需要少量测点的故障前后正序电压分量便可有效定位故障,计算速度较快,并且基本不受故障类型、过渡电阻的影响,同时适用于单故障和多重故障的场景,具有较强的抗噪能力。 展开更多
关键词 配电网 故障定位 多重测量向量模型 稀疏电流 压缩感知
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基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法 被引量：2
6
作者 陈一畅 张群 +1 位作者 杨婷 罗迎 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2423-2429,共7页
近年来,基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中,对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型可以获得优于单重测量矢量(Single Measur... 近年来,基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中,对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型可以获得优于单重测量矢量(Single Measurement Vector,SMV)模型的重构性能。然而,在距离徙动(Range Migration)不可忽略的应用场景,SAR各脉冲回波1维距离像具有不完全相同的稀疏结构,这使得无法在SAR应用中直接引入MMV模型。该文针对MMV模型与SAR距离徙动的矛盾,提出一种改进的MMV模型。在该模型下,各方位向位置对应的1维距离像的稀疏结构不要求完全相同,而是符合距离徙动特性。论文所提出的RM-OMP算法根据符合距离徙动特性的稀疏结构搜索稀疏信号支撑集,可以准确地重建稀疏信号源。论文采用仿真数据和实测数据实验验证了所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 稀疏恢复 多重测量向量模型 距离徙动
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