1比特压缩感知中的信号重构方法研究

发布时间：2017-06-24 12:02

  本文关键词：1比特压缩感知中的信号重构方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：压缩感知利用信号的稀疏性,在远低于Nyquist采样率的情况下,随机获取少量的测量值,然后通过非线性重构算法进行高精度的重构。而1比特压缩感知理论在压缩感知理论模型的基础上,仅仅保留测量值的符号,通过增加测量次数来达到信号的精确重构。本文以1比特压缩感知理论体系为研究对象,研究了符号匹配追踪算法和二进制迭代硬阈值算法,并针对其缺点和不足进行了改进。其具体的的工作主要包括以下几个方面:1、以压缩感知和1比特压缩感知理论为研究模型,并对其三个主要方面进行了阐述:信号的稀疏表达、观测矩阵的设计、重构算法的研究。同时对压缩感知理论的一个分支1比特压缩感知模型进行了深入研究,该模型对信号测量值进行1比特的量化,取其符号值然后通过重构算法来进行信号的重构。2、提出了向前向后符号匹配追踪算法。该算法在基于符号匹配追踪算法的基础上,将FBP算法的支撑集搜索模式引入到符号匹配追踪算法当中去,提出了向前向后符号匹配追踪算法,旨在解决稀疏度未知情况下的信号自适应重构。实验表明,提出的向前向后符号匹配追踪算法不仅能实现信号的盲重构,同时降低了算法的运行时间。3、提出了块稀疏二进制迭代硬阈值算法。该算法将块稀疏模型引入到二进制迭代硬阈值算法中,提出了BLOCK-BIHT算法,算法通过以每一个块为单位,对块信号进行分块处理,降低了信号的稀疏度,保留了信号本身固有的结构,使得算法的计算次数降低了。实验表明,低比特情况下,BLOCK-BIHT算法相比BIHT算法具有更高的重构精度。
【关键词】：信号处理 压缩感知 1比特 符号匹配追踪 二进制迭代硬阈值
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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1 李小波;基于压缩感知的测量矩阵研究[D];北京交通大学;2010年

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本文编号：478079