改进的压缩感知量测矩阵优化方法

发布时间：2017-09-06 00:39

  本文关键词：改进的压缩感知量测矩阵优化方法

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【摘要】：压缩感知理论中信号的重建要求量测矩阵与稀疏变换基之间的互相关性要尽可能小。以降低二者互相关性为目的,研究了一种改进的基于变步长梯度下降的量测矩阵优化方法。该方法利用梯度下降法更新步长,并基于模拟退火中的降温思想引入学习速率因子来进一步调节步长的变化,提高算法的收敛速度,改善算法的性能。仿真结果表明,使用变步长梯度下降法优化后的量测矩阵与稀疏变换基的互相关系数在零附近的分布更加集中,量测矩阵的优化速度快并且重构图像的峰值信噪比提高。因此,所提方法优化所得的量测矩阵无论是降低互相关性还是提高图像重建质量都具有良好的性能。
【作者单位】： 南京航空航天大学航天学院;南京航空航天大学电子信息工程学院;
【关键词】： 压缩感知 量测矩阵 梯度下降 变步长 优化
【基金】：国家自然科学基金(61301211)资助课题
【分类号】：TN911.73
【正文快照】： 0引言压缩感知(compressed sensing,CS)[1-3]是信号及图像处理领域诞生的一种崭新的数据采样理论,该理论突破了传统奈氏采样定理,在信号采样的同时实现信号压缩。由于CS理论大大降低了信息采集量、采样时间和存储空间,受到许多研究者的高度关注[4-6]。CS理论的核心环节是信号

【参考文献】

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【共引文献】

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3 胡晓宇;陈U，

本文编号：801188