不确定量测联合信号重构的稳定性

发布时间：2018-07-20 19:15

【摘要】：研究了分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)理论对联合稀疏信号进行联合重构的稳定性问题.文中讨论的联合稀疏信号模型中含有两个近似稀疏信号,且信号的量测过程中带有噪声.证明利用分布式压缩感知思想对近似稀疏的联合稀疏信号的联合稀疏重构具有稳定性,刻画了重构信号的误差,并与单个信号的稀疏重构导致的误差进行了比较,证明了在一定条件下,利用分布式压缩感知思想对信号进行联合重构的误差界小于单个信号重构的误差界.
[Abstract]:The stability of joint sparse signal reconstruction based on distributed compressed sensing (DCS) theory is studied. The joint sparse signal model discussed in this paper contains two approximate sparse signals with noise in the measurement process. It is proved that under certain conditions, the error bound of joint reconstruction using distributed compression sensing is smaller than that of a single signal.
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61120106011,61203029) 山东省委省政府泰山学者建设工程
【分类号】：TN911.7

【共引文献】

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本文编号：2134498