一种基于选择性测量的自适应压缩感知方法

发布时间：2018-01-14 00:36

  本文关键词：一种基于选择性测量的自适应压缩感知方法　出处：《物理学报》2014年20期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对低信噪比条件下现有压缩感知系统重构性能严重恶化的问题,提出了一种基于选择性测量的自适应压缩感知结构.首先推导并分析了经过压缩测量的噪声的统计特性及其对重构性能的影响;然后基于输出能量最小化准则,设计了一种压缩域投影滤波联合噪声检测的自适应感知器,感知获得噪声子空间的位置信息;进一步利用该信息构造选择性压缩测量矩阵,智能选择测量信号,同时"屏蔽"噪声分量,极大提高了压缩测量值的信噪比.仿真结果表明,相对于现有压缩感知结构,选择性测量的压缩感知结构明显改善了含噪稀疏信号的重构性能,可更好地应用于吸波材料的前端特性分析、认知无线电的频谱感知等领域.
[Abstract]:In the condition of low SNR existing compression sensing system reconfiguration performance deterioration problems, put forward a perception structure adaptive selective measurement based compression. Firstly deduces and analyses the statistical properties of the noise compression measurement and its impact on the reconstruction performance; then the output energy minimization based on adaptive design of a sensor compressed domain projection filtering combined with noise detection and location information of the perception of the noise subspace; further use of the information structure of the selective compression measurement matrix, the intelligent selection of measuring signal, at the same time "shield" noise component, which greatly improves the compression measurements of SNR. The simulation results show that compared with the existing structure of compressed sensing, compressed sensing the structure of selective measurement can obviously improve the performance of sparse signal reconstruction with noise, and can be better used in front of absorbing wave material characteristics Analysis, cognitive radio spectrum sensing and other fields.

【作者单位】： 信息工程大学信息工程学院;
【基金】：国家科技重大专项(批准号:2008ZX03006)资助的课题~~
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 针对低信噪比条件下现有压缩感知系统重构性能严重恶化的问题,提出了一种基于选择性测量的自适应压缩感知结构.首先推导并分析了经过压缩测量的噪声的统计特性及其对重构性能的影响;然后基于输出能量最小化准则,设计了一种压缩域投影滤波联合噪声检测的自适应感知器,感知获得

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1421293