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基于贝叶斯压缩感知的复数稀疏信号恢复方法
被引量：
3
1
作者
王伟
唐伟民
+1 位作者
王犇
雷舒杰
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1419-1423,共5页
该文利用复数稀疏信号的时域相互关系提出一种新的稀疏贝叶斯算法(CTSBL)。该算法利用复数信号的实部与虚部分量具有相同的稀疏结构的特点,提升估计信号的稀疏程度。同时将多个测量信号间的内部结构信息引入到了信号恢复中,使原始的多...
该文利用复数稀疏信号的时域相互关系提出一种新的稀疏贝叶斯算法(CTSBL)。该算法利用复数信号的实部与虚部分量具有相同的稀疏结构的特点,提升估计信号的稀疏程度。同时将多个测量信号间的内部结构信息引入到了信号恢复中,使原始的多测量稀疏信号恢复问题转变为单测量块稀疏信号恢复问题,使恢复性能得到了提升。理论分析和仿真结果证明,提出的CTSBL算法相较于目前的针对复数信号的多测量矢量贝叶斯压缩感知(CMTBCS)算法和块正交匹配追踪算法(BOMP)在估计精度上具有更好的性能。
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关键词
压缩感知
稀疏信号恢复
多矢量测量模型
块稀疏贝叶斯
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职称材料
题名
基于贝叶斯压缩感知的复数稀疏信号恢复方法
被引量：
3
1
作者
王伟
唐伟民
王犇
雷舒杰
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1419-1423,共5页
基金
国家自然科学基金(61571148)
中国博士后科学基金(2014M550182)
+2 种基金
黑龙江省博士后特别资助(LBH-TZ0410)
哈尔滨市科技创新人才资助课题(2013RFXXJ016)
中国博士后特别资助(2015T80328)~~
文摘
该文利用复数稀疏信号的时域相互关系提出一种新的稀疏贝叶斯算法(CTSBL)。该算法利用复数信号的实部与虚部分量具有相同的稀疏结构的特点,提升估计信号的稀疏程度。同时将多个测量信号间的内部结构信息引入到了信号恢复中,使原始的多测量稀疏信号恢复问题转变为单测量块稀疏信号恢复问题,使恢复性能得到了提升。理论分析和仿真结果证明,提出的CTSBL算法相较于目前的针对复数信号的多测量矢量贝叶斯压缩感知(CMTBCS)算法和块正交匹配追踪算法(BOMP)在估计精度上具有更好的性能。
关键词
压缩感知
稀疏信号恢复
多矢量测量模型
块稀疏贝叶斯
Keywords
Compressive Sensing（CS）
Sparse signal recovery
Multitask measurement vector model
Block sparse Bayes
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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被引量
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1
基于贝叶斯压缩感知的复数稀疏信号恢复方法
王伟
唐伟民
王犇
雷舒杰
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
3
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