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L-CR系统中分布式压缩感知最小角回归信号重构
1
作者 许晓荣 胡慧 章坚武 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第12期1395-1405,共11页
在低轨(LEO)微小卫星感知无线电(L-CR)系统中,多个LEO卫星节点具备一定的频谱感知功能,卫星节点通过分布式组网对地面信关站发射的信息进行感知、传输和处理,地面汇聚节点对LEO卫星节点转发信号进行重构。考虑LEO系统中授权频带的主用户... 在低轨(LEO)微小卫星感知无线电(L-CR)系统中,多个LEO卫星节点具备一定的频谱感知功能,卫星节点通过分布式组网对地面信关站发射的信息进行感知、传输和处理,地面汇聚节点对LEO卫星节点转发信号进行重构。考虑LEO系统中授权频带的主用户(PU)对卫星认知用户(SU)的干扰,认知用户感知到的信号同时存在PU干扰和噪声,地面汇聚节点通过高效的重构算法进行含噪信号恢复是L-CR系统实现的重要问题。论文研究了LCR系统中基于分布式压缩感知的信号重构方法。针对L-CR特点,分别分析了汇聚节点在低信噪比情况下采用凸松弛法中的基追踪去噪(BPDN)、同伦(Homotopy)法和最小角回归(Lars)的重构均方误差(MSE)与重构复杂度。研究表明,BPDN具有最小的重构MSE,但其重构复杂度最高。Lars可以有效折衷重构MSE与复杂度。在此基础上,提出了基于分布式压缩感知的最小角回归(DCS-Lars)信号重构方案。仿真结果表明,所提DCS-Lars方法可以在低信噪比情况下有效重构感知信号,并具有良好的频谱检测能力,同时重构复杂度大大降低。 展开更多
关键词 低轨微小卫星感知无线电 分布式压缩感知最小角回归 信号重构 重构均方误差 重构复杂度
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基于分布式压缩感知的宽带欠定信号DOA估计 被引量：9
2
作者 蒋莹 王冰切 +1 位作者 韩俊 何翼 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1690-1697,共8页
为解决基于稀疏阵列的宽带欠定信号到达角(DOA)估计问题,该文提出基于分布式压缩感知(DCS)的宽带DOA估计算法。首先,对稀疏阵列宽带信号处理模型进行理论推导与分析,将宽带信号DOA估计建模成DCS问题;其次,利用经典DCS算法实现稀疏阵列... 为解决基于稀疏阵列的宽带欠定信号到达角(DOA)估计问题,该文提出基于分布式压缩感知(DCS)的宽带DOA估计算法。首先,对稀疏阵列宽带信号处理模型进行理论推导与分析,将宽带信号DOA估计建模成DCS问题;其次,利用经典DCS算法实现稀疏阵列上的宽带欠定信号DOA估计;最后,引入网格失配误差,建立包含网格失配参数的DCS模型,并进行迭代求解,实现对DOA和网格失配参数的联合估计。仿真结果表明,该算法能够实现宽带欠定信号DOA估计,较现有成果而言,在保证测向精度的同时,具备分辨率高、运算速度快的优点。 展开更多
关键词 到达角估计 分布式压缩感知 稀疏阵列 联合稀疏 网格失配
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大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计 被引量：5
3
作者 李贵勇 于敏 余永坤 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期823-831,共9页
大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distribute... 大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distributed compressed sensing linear minimum mean square error,DCS-LMMSE)算法。该算法利用信道的空时共稀疏性,首先根据先验支撑集信息将接收信号分为密集部分和稀疏部分,然后分别采用不同的算法进行初始信道估计,最后采用奇异值分解代替信道相关矩阵求逆进一步降低DCS-LMMSE算法复杂度。所提算法与传统线性最小均方误差算法相比明显地降低了计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与纯压缩感知稀疏信道估计算法相比具有更好的性能。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出 空时共稀疏性 信道估计 分布式压缩感知线性最小均方误差
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基于残差重构的分布式视频压缩感知
4
作者 常侃 覃团发 唐振华 《电讯技术》 北大核心 2013年第3期274-278,共5页
为了改进分布式视频压缩感知方案的性能,提出了一种基于残差重构的分布式视频压缩感知方案。该方案在编码端逐帧独立进行测量,在解码端依靠视频信号的时域相关性提升重构信号质量。首先,对关键帧独立进行重构;其次,利用已重构关键帧做... 为了改进分布式视频压缩感知方案的性能,提出了一种基于残差重构的分布式视频压缩感知方案。该方案在编码端逐帧独立进行测量,在解码端依靠视频信号的时域相关性提升重构信号质量。首先,对关键帧独立进行重构;其次,利用已重构关键帧做运动估计/运动补偿以生成非关键帧的边信息;接下来,对边信息采用与编码端相同的测量矩阵进行测量并计算测量残差值;最后,采用全变分最小化重构残差信号值并将其与边信息相加生成最终的重构图像。实验结果表明,在相同采样率下,与已有的分布式视频压缩感知方案相比,提出的方案可获得2.8 dB以上的峰值信噪比增益。 展开更多
关键词 压缩感知 分布式视频压缩感知 残差重构 全变分最小化 边信息
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基于压缩感知的分布式MIMO成像雷达网格失配问题研究 被引量：2
5
作者 张海龙 陆广华 +1 位作者 于慧 王东进 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2015年第12期49-53,共5页
在基于压缩感知的分布式多输入多输出(MIMO)成像雷达系统中,若成像目标不在事先划分的网格点上,即存在网格失配(Off-Grid)偏差时,成像结果将急剧恶化,文中针对该问题,分别在Off-Grid偏差一阶和二阶近似下提出了行之有效的解决方法。文... 在基于压缩感知的分布式多输入多输出(MIMO)成像雷达系统中,若成像目标不在事先划分的网格点上,即存在网格失配(Off-Grid)偏差时,成像结果将急剧恶化,文中针对该问题,分别在Off-Grid偏差一阶和二阶近似下提出了行之有效的解决方法。文中首先建立了系统存在Off-Grid偏差时的回波模型,在理想划分网格点的基础上,将Off-Grid偏差看作未知数,分别进行一阶和二阶Taylor展开,建立扰动模型,分析Off-Grid偏差对成像结果的影响,最后给出了一种采用欠定系统局灶解法(FOCUSS)和约束总体最小二乘(CTLS)方法联合估计目标位置和散射系数的算法。与传统的基于压缩感知的成像方法相比,文中所提出的算法能够很好地解决网格失配问题,提高目标的反演精度。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 分布式多输入多输出雷达 压缩感知 网格失配 欠定系统局灶解法 约束总体最小二乘
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基于压缩感知的分布式协同估计算法 被引量：3
6
作者 张亚东 姚彦鑫 《电讯技术》 北大核心 2017年第4期377-381,共5页
为了降低分布式协同估计算法的计算量并改善其收敛性能,提出了基于压缩感知(CS)和递归最小二乘(RLS)的分布式协同估计算法。该算法在传统RLS分布式协同估计算法的基础上引入压缩感知技术,首先在压缩域中进行递归最小二乘运算,然后利用... 为了降低分布式协同估计算法的计算量并改善其收敛性能,提出了基于压缩感知(CS)和递归最小二乘(RLS)的分布式协同估计算法。该算法在传统RLS分布式协同估计算法的基础上引入压缩感知技术,首先在压缩域中进行递归最小二乘运算,然后利用压缩感知重构算法得到未知参数向量的估计值。提出的算法能够在增量式策略和两种模式的扩散式策略下实现对未知向量的有效估计。理论分析和仿真结果表明,该算法一方面降低了RLS分布式协同估计算法的计算量,另一方面保持较快的收敛速度与良好的均方误差性能。 展开更多
关键词 分布式估计 压缩感知 递归最小二乘 增量式策略 扩散式策略
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基于压缩感知的多尺度最小二乘支持向量机 被引量：8
7
作者 王琴 沈远彤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期631-640,共10页
提出一种基于压缩感知(Compressive sensing,CS)和多分辨分析(Multi-resolution analysis,MRA)的多尺度最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM).首先将多尺度小波函数作为支持向量核,推导出多尺度最小二乘支... 提出一种基于压缩感知(Compressive sensing,CS)和多分辨分析(Multi-resolution analysis,MRA)的多尺度最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM).首先将多尺度小波函数作为支持向量核,推导出多尺度最小二乘支持向量机模型,然后基于压缩感知理论,利用最小二乘匹配追踪(Least squares orthogonal matching pursuit,LS-OMP)算法对多尺度最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,最后用稀疏的支持向量实现函数回归.实验结果表明,本文方法利用不同尺度小波核逼近信号的不同细节,而且以比较少的支持向量能达到很好的泛化性能,大大降低了运算成本,相比普通最小二乘支持向量机,具有更优越的表现力. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 压缩感知 多尺度小波核 稀疏化 函数回归
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联合时空特征的视频分块压缩感知重构 被引量：11
8
作者 李然 干宗良 +2 位作者 崔子冠 武明虎 朱秀昌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期285-292,共8页
为了提高视频压缩感知(CS)重构算法的率失真性能,该文提出利用视频的时空特征进行联合重构。为了不引入过多的复杂度,采集端以固定采样率对帧内各块进行测量;重构端则在最小全变差(TV)重构模型的基础上,分别加入利用时空自回归(AR)模型... 为了提高视频压缩感知(CS)重构算法的率失真性能,该文提出利用视频的时空特征进行联合重构。为了不引入过多的复杂度,采集端以固定采样率对帧内各块进行测量;重构端则在最小全变差(TV)重构模型的基础上,分别加入利用时空自回归(AR)模型和多假设(MH)模型所形成的正则化项,以提高预测-残差重构的性能。另外,考虑到视频源的统计特性在时空域中是动态变化的,讨论了5种不同的帧间预测模式对重构精度和重构计算复杂度的影响。仿真实验表明,所提出的重构算法能够以一定的计算复杂度为代价有效地改善视频重构质量,且在关键帧采样率高于非关键帧的情形下,帧间预测模式的改善也可一定程度上提高视频重构质量。 展开更多
关键词 压缩感知 视频重构 最小全变差 时空自回归 多假设 预测-残差重构
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基于压缩感知的混合光谱解析算法
9
作者 伍娟妮 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第3期285-294,共10页
压缩感知利用信号的稀疏性通过求解欠定线性系统的解来有效地重建信号,其稀疏性要求信号在某个域中是稀疏的。压缩感知理论认为一般情况下,信号的相关性越小,恢复算法的性能越好。求解压缩感知问题的方法有贪婪追踪、凸松弛方法、迭代... 压缩感知利用信号的稀疏性通过求解欠定线性系统的解来有效地重建信号,其稀疏性要求信号在某个域中是稀疏的。压缩感知理论认为一般情况下,信号的相关性越小,恢复算法的性能越好。求解压缩感知问题的方法有贪婪追踪、凸松弛方法、迭代收缩等算法,以及贝叶斯框架、置信传播等。从欠定线性矩阵方程角度讨论压缩感知问题,通过两种不同量测矩阵(谱库)的具体数值实验,重点研究了OMP、LARS和StOMP三个稀疏恢复算法在混合光谱解析时的性能和存在的问题,并给出相应的优化建议。 展开更多
关键词 压缩感知 混合光谱解析 线性模型 欠定系统 正交匹配追踪算法(OMP) 最小角回归(LARS) 分段正交匹配追踪(stOMP)
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