基于改进粒子群算法的压缩感知

发布时间：2018-03-09 07:13

  本文选题：信号采样　切入点：压缩感知　出处：《信号处理》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在稀疏信号处理中,压缩感知能够用较低的采样频率对稀疏信号进行压缩采样,而信号重建的问题则可归结为一个最优化问题,并可采用粒子群算法进行求解。针对压缩感知问题,本文对传统的粒子群算法进行了深入的分析和改进,得到了粒子数目的下界,并提出了三维环形邻域结构和多群协作机制,依此建立了有效的压缩感知重建方法,且将其应用于二维稀疏信号的重建。最后,本文通过在模拟和真实数据上实验结果验证了这种新型压缩感知方法的有效性和优越性。
[Abstract]:In sparse signal processing, compression sensing can compress and sample sparse signals at a lower sampling frequency, and the problem of signal reconstruction can be reduced to an optimization problem. Particle swarm optimization algorithm can be used to solve the problem. In this paper, the traditional particle swarm optimization algorithm is deeply analyzed and improved, and the lower bound of particle number is obtained, and the three-dimensional ring neighborhood structure and multi-group cooperation mechanism are proposed. Based on this, an effective compression sensing reconstruction method is established and applied to the reconstruction of two-dimensional sparse signals. Finally, the effectiveness and superiority of the new compression sensing method are verified by the experimental results on the simulation and real data.
【作者单位】： 北京大学数学科学学院信息科学系和数学及其应用教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61171138)资助
【分类号】：TP18

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本文编号：1587498