1-Bit压缩感知盲重构算法

发布时间：2018-08-19 06:41

【摘要】：1-Bit压缩感知(CS)是压缩感知理论的一个重要分支。该领域中二进制迭代硬阈值(BIHT)算法重构精度高且一致性好,是一种有效的重构算法。该文针对BIHT算法重构过程需要信号稀疏度为先验信息的问题,提出一种稀疏度自适应二进制迭代硬阈值算法,简称为SABIHT算法。该算法修正了BIHT算法,首先通过自适应过程自动调节硬阈值参数,然后利用测试条件估计信号的稀疏度,最终实现不需要确切信号稀疏度的1-Bit压缩感知盲重构。理论分析和仿真结果表明,该算法较好地实现了未知信号稀疏度的精确重建,并且与BIHT算法相比重构精度及算法复杂度均相当。
[Abstract]:1-Bit compression sensing (CS) is an important branch of compression sensing theory. In this field, binary iterative hard threshold (BIHT) algorithm has high reconstruction accuracy and good consistency, so it is an effective reconstruction algorithm. In order to solve the problem that the signal sparsity is a priori information in the reconstruction process of BIHT algorithm, a sparse adaptive binary iterative hard threshold algorithm, called SABIHT algorithm, is proposed in this paper. The algorithm modifies the BIHT algorithm, first adjusts the hard threshold parameters automatically through the adaptive process, then estimates the signal sparsity using the test conditions, and finally realizes the blind reconstruction of 1-Bit compression perception without the exact signal sparsity. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm can reconstruct the sparse degree of unknown signals accurately, and the reconstruction accuracy and complexity of the algorithm are similar to those of BIHT algorithm.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系;
【基金】：国家自然科学基金(61102148) 黑龙江省博士后基金(LBH-Z10167)资助课题
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2190966