基于卡尔曼滤波的时变稀疏信号快速收敛重构算法

发布时间：2018-01-14 21:00

  本文关键词：基于卡尔曼滤波的时变稀疏信号快速收敛重构算法　出处：《计算机应用》2014年S2期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为了提高时变稀疏信号的重构性能,提出了融合压缩感知和卡尔曼滤波的快速收敛重构算法。通过伪测量(PM)技术以及扩展卡尔曼滤波形式的线性化将近似l0范数约束有效地融合到卡尔曼滤波架构中,求解常规的卡尔曼滤波方程,重构出稀疏信号。此外,针对PM阶段的扩展卡尔曼滤波形式,提出了快速收敛算法,有效地保证了算法的收敛和精度。仿真结果表明,相比原有基于卡尔曼滤波的恢复算法,所提算法的重构精度更高、收敛更快。
[Abstract]:In order to improve the reconstruction performance of the time - varying sparse signal , a fast convergence reconstruction algorithm for fusion compression sensing and Kalman filtering is proposed . The approximate l0 norm constraint is effectively fused into the Kalman filter architecture by the linearization of the pseudo - measurement ( PM ) technique and the extended Kalman filter form . In addition , a fast convergence algorithm is proposed for the extended Kalman filter form of the PM phase . The simulation results show that the proposed algorithm has higher reconstruction precision and faster convergence than the original Kalman filter .

【作者单位】： 中国人民解放军总后勤部军事交通运输研究所;中国人民解放军63999部队;
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 0引言稀疏性作为一种特性,体现在很多自然信号和人工信号中,充分利用信号的稀疏性可以有效地提高算法性能,因此稀疏约束下的估计重构问题一直是研究的热点。压缩感知(Compressive Sensing,CS)[1]理论的诞生,使人们对稀疏信号处理问题的认识发生本质变化。压缩感知理论表明,对

【参考文献】

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【共引文献】

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5 周小林;刘大虎;，

本文编号：1425256