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改进的基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知算法 被引量：11
1
作者 章坚武 颜欢 包建荣 《电路与系统学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期34-40,共7页
贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressed Sensing,BCS)通过稀疏贝叶斯回归模型中相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的学习来解决压缩感知(Compressed Sensing,CS)中的信号重构问题。本文通过修正基于拉普拉斯先验BCS的噪声模型,较... 贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressed Sensing,BCS)通过稀疏贝叶斯回归模型中相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的学习来解决压缩感知(Compressed Sensing,CS)中的信号重构问题。本文通过修正基于拉普拉斯先验BCS的噪声模型,较好地实现了含噪CS信号的重构。它主要利用稳健型相关向量机(Robust RVM,RRVM),改进了基于拉普拉斯先验的BCS算法。它通过对每个观测噪声方差系数进行最优化估计,来消除内外部噪声对信号重构的影响。相关的仿真验证了在外部脉冲噪声以及内部高斯白噪声共同干扰条件下,相比原始BCS算法,改进算法具有更好的重构性能和稳定性。 展开更多
关键词 贝叶斯压缩感知 拉普拉斯先验 稳健型相关向量机 重构信号
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基于稀疏贝叶斯学习的网格自适应多源定位 被引量：10
2
作者 游康勇 杨立山 +2 位作者 刘玥良 郭文彬 王文博 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期2150-2157,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 多源定位 压缩感知 网格自适应模型 稀疏贝叶斯学习 laplace先验
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双基地角时变下的ISAR稀疏孔径自聚焦成像 被引量：6
3
作者 朱晓秀 胡文华 +2 位作者 马俊涛 郭宝锋 薛东方 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期238-252,共15页
针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率低以及稀疏孔径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(BCS)的双基地ISAR稀疏孔径自聚焦高分辨成像算法。在平动补偿后回波数据的基础上,首先构造补偿相位... 针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率低以及稀疏孔径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(BCS)的双基地ISAR稀疏孔径自聚焦高分辨成像算法。在平动补偿后回波数据的基础上,首先构造补偿相位将由双基地角时变引起的多普勒偏移补偿掉,然后构造随双基地角变化的稀疏基矩阵,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径观测模型,并将相位误差作为ISAR成像的模型误差,接着假设目标图像各像元服从Laplace先验、噪声统计特性服从Gaussian分布,利用贝叶斯推理进行"分布式"迭代求解,在高分辨成像的同时实现了相位自聚焦,仿真结果验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 双基地逆合成孔径雷达 双基地角时变 稀疏孔径 自聚焦 贝叶斯压缩感知 laplace先验
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基于Laplace先验的Bayes压缩感知波达方向估计 被引量：3
4
作者 王军 闫锋刚 +1 位作者 马文洁 乔晓林 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期817-823,共7页
基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论,该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值,将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题,使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算... 基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论,该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值,将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题,使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算法不需要信源个数的先验信息和进行特征值分解,能够适应相干信源场景,仿真结果表明该算法具有比传统BCS方法和经典MUSIC算法更好的DOA估计性能。 展开更多
关键词 目标到达角估计 多任务 Bayes压缩感知 laplace先验
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图像分块的贝叶斯压缩感知算法研究 被引量：3
5
作者 马孟新 吴延海 +1 位作者 张昊 张芳妮 《西安科技大学学报》 CAS 2014年第5期625-630,共6页
为增加信号重构的可信度和减少重构过程的人为干预,采用贝叶斯压缩感知的方法,将待重构信号赋予先验分布,不仅重构出信号参数,并能同时获得信号参数的置信区间,以此实时调整重构模型使信号恢复达到最佳。基于拉普拉斯分级先验模型的贝... 为增加信号重构的可信度和减少重构过程的人为干预,采用贝叶斯压缩感知的方法,将待重构信号赋予先验分布,不仅重构出信号参数,并能同时获得信号参数的置信区间,以此实时调整重构模型使信号恢复达到最佳。基于拉普拉斯分级先验模型的贝叶斯压缩感知算法,对图像进行合理分块,用不同比率对分块图像压缩,并在重构过程进行分级处理,进一步减少运算时间,最终使用相关向量机(RVM)实现了稀疏信号的最大后验概率估计。实验结果表明,通过和传统算法相比较,上述算法使得重构图像质量得到明显提高,并且相比于全局贝叶斯压缩感知算法具有更好的实时性。 展开更多
关键词 贝叶斯估计 分块压缩感知 分级先验模型 拉普拉斯先验 相关向量机
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基于双惩罚分位回归的面板数据模型理论与实证研究 被引量：2
6
作者 罗幼喜 李翰芳 +1 位作者 田茂再 郑列 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2016年第6期462-467,共6页
固定效应和随机效应同时选择是面板数据模型研究中的重要问题之一。本文通过分别对固定效应和随机效应引入条件Laplace先验,提出了一种新的贝叶斯双惩罚分位回归法。该方法不仅能对模型中重要解释变量进行自动选择,而且充分考虑到个体... 固定效应和随机效应同时选择是面板数据模型研究中的重要问题之一。本文通过分别对固定效应和随机效应引入条件Laplace先验,提出了一种新的贝叶斯双惩罚分位回归法。该方法不仅能对模型中重要解释变量进行自动选择,而且充分考虑到个体随机波动对解释变量系数估计带来的偏差。通过对方差分量的惩罚压缩,减少了模型中未知参数的个数,提高了模型自由度。Monte Carlo模拟及实证分析显示,所提出的方法不仅能准确估计出固定效应系数,而且能精确地捕捉到个体随机效应的波动。 展开更多
关键词 面板数据 分位回归 贝叶斯分析 固定效应 随机效应 变量选择 laplace先验
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