任意稀疏结构的多量测向量快速稀疏重构算法研究

发布时间：2017-12-14 15:11

  本文关键词：任意稀疏结构的多量测向量快速稀疏重构算法研究

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【摘要】：目前的稀疏重构算法求解多量测向量时存在两个问题:一是计算复杂度高;二是不能实现任意稀疏结构的多量测向量重构.为此,本文提出一种多量测向量快速重构算法.该算法首先构建矩阵平滑零范数法,实现对具有任意稀疏结构的多量测向量的重构,并获得多量测向量的初始支撑集;其次根据稀疏度与量测维度的关系,对初始支撑集进行筛选获得预选支撑集;然后采用贝叶斯组检验方式得到信号重构所需的最终支撑集;最后通过最终支撑集实现信号的重构.该算法充分利用了矩阵平滑零范数法的高效性以及贝叶斯组检验对冗余支撑集的剔除功能,不但实现了稀疏位置随机变化的多量测向量的高效重构,而且保证了算法的精度,并对噪声具有一定的鲁棒性,基于实测数据的ISAR成像实验验证了所提算法的有效性.
【作者单位】： 空军预警学院研究生队;空军预警学院空天预警装备系;
【基金】：军队重点项目
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言从有限的数据中获得信号的稀疏表示一直吸引着众多学者的研究兴趣[1~3],近年来提出的压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论[4~6]也是在稀疏表示理论的基础上,为减少测量数据量而提出的.虽然众多学者致力于稀疏重构(Sparse Recovery,SR)算法的研究,但是目前大部分新的SR

【参考文献】

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1 谢佩芬;;MSA}q，

本文编号：1288351