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基于Berlekamp-Justesen码的压缩感知确定性测量矩阵的构造
被引量：
5
1
作者
夏树涛
刘璐
刘鑫吉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期763-769,共7页
确定性测量矩阵构造是近期压缩感知领域的一个重要研究问题。该文基于Berlekamp-Justesen(B-J)码,构造了两类确定性测量矩阵。首先,给出一类相关性渐近最优的稀疏测量矩阵,从而保证其具有较好的限定等距性(RIP)。接着,构造一类确定性复...
确定性测量矩阵构造是近期压缩感知领域的一个重要研究问题。该文基于Berlekamp-Justesen(B-J)码,构造了两类确定性测量矩阵。首先,给出一类相关性渐近最优的稀疏测量矩阵,从而保证其具有较好的限定等距性(RIP)。接着,构造一类确定性复测量矩阵,这类矩阵可以通过删除部分行列使其大小灵活变化。第1类矩阵具有很高的稀疏性,第2类则是基于循环矩阵,因此它们的存储开销较小,编码和重构复杂度也相对较低。仿真结果表明,这两类矩阵常常有优于或相当于现有的随机和确定性测量矩阵的重建性能。
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关键词
压缩感知
Berlekamp-Justesen码
渐近最优
复测量矩阵
限定等距性
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职称材料
题名
基于Berlekamp-Justesen码的压缩感知确定性测量矩阵的构造
被引量：
5
1
作者
夏树涛
刘璐
刘鑫吉
机构
清华大学深圳研究生院
清华大学计算机科学与技术系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期763-769,共7页
基金
国家973计划项目(2012CB315803)
国家自然科学基金(61371078)
高等学校博士学科点专项科研基金(20130002110051)资助课题
文摘
确定性测量矩阵构造是近期压缩感知领域的一个重要研究问题。该文基于Berlekamp-Justesen(B-J)码,构造了两类确定性测量矩阵。首先,给出一类相关性渐近最优的稀疏测量矩阵,从而保证其具有较好的限定等距性(RIP)。接着,构造一类确定性复测量矩阵,这类矩阵可以通过删除部分行列使其大小灵活变化。第1类矩阵具有很高的稀疏性,第2类则是基于循环矩阵,因此它们的存储开销较小,编码和重构复杂度也相对较低。仿真结果表明,这两类矩阵常常有优于或相当于现有的随机和确定性测量矩阵的重建性能。
关键词
压缩感知
Berlekamp-Justesen码
渐近最优
复测量矩阵
限定等距性
Keywords
Compressive Sensing（CS）
Berlekamp-Justesen（B-J） codes
Near-optimal
Complex matrix
Restricted Isometry Property（RIP）
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Berlekamp-Justesen码的压缩感知确定性测量矩阵的构造
夏树涛
刘璐
刘鑫吉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
5
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