压缩感知中高斯矩阵的优化研究

发布时间：2018-01-21 23:07

本文关键词： 压缩感知测量矩阵部分哈达玛矩阵高斯矩阵优化矩阵　出处：《计算机应用研究》2014年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了优化高斯矩阵,对部分哈达玛矩阵与高斯矩阵的统计学参数作了对比分析,确定了导致部分哈达玛矩阵信号重构能力好的主要因素,并提出了高斯矩阵优化算法。验证了优化算法对不同规模高斯矩阵的通用性和有效性,确定了优化矩阵对各种稀疏信号重构算法的适用性。最后对优化矩阵的性能作了初步的理论和实验分析,优化矩阵的信号重构能力可达到、甚至超过哈达玛矩阵。研究成果为测量矩阵的分析、设计和优化提供了新的思路和方法。
[Abstract]:In order to optimize Gao Si matrix, the statistical parameters of partial Hadama matrix and Gao Si matrix are compared and analyzed, and the main factors leading to the good signal reconstruction ability of partial Hadamard matrix are determined. Gao Si matrix optimization algorithm is proposed to verify the versatility and effectiveness of the optimization algorithm for the various size Gao Si matrix. The applicability of the optimization matrix to various sparse signal reconstruction algorithms is determined. Finally, the performance of the optimization matrix is analyzed theoretically and experimentally, and the signal reconstruction ability of the optimization matrix can be achieved. The research results provide new ideas and methods for the analysis, design and optimization of measurement matrices.
【作者单位】：广西科技大学汽车与交通学院;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;国家海洋环境监测中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41461082) 广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118285) 广西高校科学技术研究资助项目(YB2014212) 广西科技大学博士基金资助项目(校科博13Z12)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 采用正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP),以部分哈达玛矩阵(以下简称哈达玛矩阵)为测量矩阵(Φ,Φ∈RM×N)重构稀疏信号(x=(x1,…,xN)T,x∈RN)能取得较之其他测量矩阵更好的重构效果。对于哈达玛矩阵的优秀表现多归结为列不相关行性好和行正交性。行正交性导

【参考文献】