一种面向二维观测模型的压缩感知重构算法

发布时间：2018-03-15 13:02

  本文选题：压缩感知　切入点：二维观测模型　出处：《宇航学报》2014年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对目前二维信号压缩感知重构时,常采用的一维化手段效率低、重构性能有待提高等缺陷,基于二维观测模型,提出一种新的压缩感知重构方法,并证明了其有效性。算法通过两个独立感知矩阵对二维信号的行列同时进行压缩感知,并考察信号的整体重构,缓解了传统算法引入的重构人为效应以及问题规模扩张带来的重构压力。理论分析和实验表明,新算法成功重构概率、重构信噪比等性能优于现有典型二维信号重构方法,且其运算复杂度较之一维化方法有所降低。
[Abstract]:At present, the two-dimensional signal compressed sensing reconstruction, efficiency means the low dimensional reconstruction performance needs to be improved, and other defects, based on 2D observation model, proposed a new compressed sensing reconstruction method, and proved its effectiveness. At the same time algorithm for compressed sensing by two independent sensing matrix of two-dimensional signal procession overall, and the effects of signal reconstruction, alleviate the pressure effect of traditional artificial reconstruction reconstruction algorithm is introduced and the problem of scale expansion. Theoretical analysis and experimental results show that the new algorithm reconstruction probability, reconstruction signal-to-noise ratio is superior to the existing typical two-dimensional signal reconstruction method, and the computational complexity is reduced one dimension method.

【作者单位】： 海军航空工程学院信号与信息处理山东省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(41476089) “泰山学者”建设工程专项经费资助
【分类号】：TN911.6

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1616145