基于空间投影的高冗余Gabor框架采样系统信号重构方法

发布时间：2018-03-24 22:13

  本文选题：块稀疏　切入点：Gabor字典　出处：《系统工程与电子技术》2017年02期

【摘要】：针对窄脉冲信号的采样与重构,基于指数再生窗Gabor框架的欠Nyquist采样方法已经得到验证,但是当框架高度冗余时,使用传统方法对信号进行子空间探测会导致重构较大误差甚至失败。本文设计了分块的对偶Gabor字典,构建了基于该字典采样系统的重构模型;将分块思想引入冗余字典条件下信号空间投影,提出了基于Gabor分块字典的信号空间投影的SCoSaMP(simultaneous compressive sensing matching pursuit)算法,分析了算法的收敛条件;推导了噪声条件下基于近似oracle估计的误差边界,并对算法进行降噪分析。仿真结果表明,提出的子空间探测方法相比传统方法,提高了信号恢复精度,降低了采样通道数,并增强了系统的鲁棒性。
[Abstract]:For the sampling and reconstruction of narrow pulse signals, the method of under-#en1# sampling based on exponential regenerated window Gabor frame has been verified, but when the frame is highly redundant, Using the traditional method to detect the subspace of the signal will lead to large error or even failure of reconstruction. In this paper, a block dual Gabor dictionary is designed, and a reconstruction model based on the dictionary sampling system is constructed. This paper introduces the idea of partitioning into signal space projection under the condition of redundant dictionaries, proposes a SCoSaMP(simultaneous compressive sensing matching algorithm based on Gabor block dictionary, and analyzes the convergence conditions of the algorithm. The error boundary based on approximate oracle estimation under noise condition is derived, and the noise reduction of the algorithm is analyzed. The simulation results show that the proposed subspace detection method improves the precision of signal recovery and reduces the number of sampling channels compared with the traditional method. The robustness of the system is enhanced.
【作者单位】： 军械工程学院导弹工程系;陆军军械技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61501493)资助课题
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1660236