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基于基追踪-Moore-Penrose逆矩阵算法的稀疏信号重构
被引量：
7
1
作者
张晓伟
李明
左磊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期388-393,共6页
压缩感知(Compressed Sensing,CS)稀疏信号重构其本质就是在稀疏约束条件下求解欠定线性方程组,基于迭代加权L-p(0<p￡1,p=2)类范数算法减小重构误差成为近来稀疏信号重构热点之一。该文提出了基追踪-Moore-Penrose逆矩阵(Basis Purs...
压缩感知(Compressed Sensing,CS)稀疏信号重构其本质就是在稀疏约束条件下求解欠定线性方程组,基于迭代加权L-p(0<p￡1,p=2)类范数算法减小重构误差成为近来稀疏信号重构热点之一。该文提出了基追踪-Moore-Penrose逆矩阵(Basis Pursuit-Moore-Penrose Inverse Matrix,BP-MPIM)算法:(1)由基追踪(Basis Pursuit,BP)算法得到稀疏信号非零元素位置(亦称支撑集,对应于测量矩阵的列);(2)通过求解由支撑集所对应测量矩阵的子矩阵和CS测量值组成的超定线性方程组实现稀疏信号重构,并证明了由此重构的稀疏信号是其唯一最小二次范数解。仿真的稀疏信号和实测宽带雷达回波信号脉冲压缩结果表明,和原来算法相比,新算法具有更小的重构误差,且误差只存在于其支撑集内。
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关键词
雷达信号处理
压缩感知(CS)
信号重构
基追踪(BP)
moore-
penrose
逆矩阵
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职称材料
题名
基于基追踪-Moore-Penrose逆矩阵算法的稀疏信号重构
被引量：
7
1
作者
张晓伟
李明
左磊
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期388-393,共6页
基金
国家自然科学基金(61271297,61272281)
博士点基金(20110203110001)
+1 种基金
国防预研基金(9140A01060411DZ0101)
航空科学基金(20110181006)资助课题
文摘
压缩感知(Compressed Sensing,CS)稀疏信号重构其本质就是在稀疏约束条件下求解欠定线性方程组,基于迭代加权L-p(0<p￡1,p=2)类范数算法减小重构误差成为近来稀疏信号重构热点之一。该文提出了基追踪-Moore-Penrose逆矩阵(Basis Pursuit-Moore-Penrose Inverse Matrix,BP-MPIM)算法:(1)由基追踪(Basis Pursuit,BP)算法得到稀疏信号非零元素位置(亦称支撑集,对应于测量矩阵的列);(2)通过求解由支撑集所对应测量矩阵的子矩阵和CS测量值组成的超定线性方程组实现稀疏信号重构,并证明了由此重构的稀疏信号是其唯一最小二次范数解。仿真的稀疏信号和实测宽带雷达回波信号脉冲压缩结果表明,和原来算法相比,新算法具有更小的重构误差,且误差只存在于其支撑集内。
关键词
雷达信号处理
压缩感知(CS)
信号重构
基追踪(BP)
moore-
penrose
逆矩阵
Keywords
Radar signal processing
Compressed Sensing （CS）
Signal reconstruction
Basis Pursuit （BP）
moore- penrose inverse matrix （mpim）
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于基追踪-Moore-Penrose逆矩阵算法的稀疏信号重构
张晓伟
李明
左磊
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
7
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