压缩感知(Compressed sensing,CS)技术应用于单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中可以实现相关信号的超分辨估计,但会遇到感知矩阵高相干性以及对噪声敏感的问题.本文提出一种基于近似消息传递的子空间搜索算法以解决上述问...压缩感知(Compressed sensing,CS)技术应用于单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中可以实现相关信号的超分辨估计,但会遇到感知矩阵高相干性以及对噪声敏感的问题.本文提出一种基于近似消息传递的子空间搜索算法以解决上述问题.该算法首先通过近似消息传递算法得到一个粗解,随后利用该粗解划分子空间,最后在子空间中寻找精确解.仿真结果验证了所提算法的有效性.文章最后通过理论分析了该算法性能并讨论了算法在信号数未知时的扩展应用.展开更多
期望最大化贝努利高斯（BG）近似信息传递（EM-BG-AMP）算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递（EM-GM-AMP）算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以...期望最大化贝努利高斯（BG）近似信息传递（EM-BG-AMP）算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递（EM-GM-AMP）算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型（BAG）,进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递（EM-BAG-AMP）算法。该算法的主要思路是假设输入信号服从BAG模型,然后使用广义近似信息传递（GAMP）重构信号并在算法迭代中同时更新模型参数。实验证明,在处理不同图像数据时,EM-BAG-AMP和EM-BG-AMP相比,时间增加了1.2%,峰值信噪比（PSNR）值提升了0.1~0.5 d B,尤其在处理纹理较少以及色差变化明显的图像时峰值信噪比（PSNR）值提升了0.4~0.5 d B。EM-BAG-AMP是对EM-BG-AMP算法的扩展和延伸,更适合实际信号的处理。展开更多
文摘压缩感知(Compressed sensing,CS)技术应用于单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中可以实现相关信号的超分辨估计,但会遇到感知矩阵高相干性以及对噪声敏感的问题.本文提出一种基于近似消息传递的子空间搜索算法以解决上述问题.该算法首先通过近似消息传递算法得到一个粗解,随后利用该粗解划分子空间,最后在子空间中寻找精确解.仿真结果验证了所提算法的有效性.文章最后通过理论分析了该算法性能并讨论了算法在信号数未知时的扩展应用.
文摘期望最大化贝努利高斯（BG）近似信息传递（EM-BG-AMP）算法中的BG模型因为具有对称性,在逼近实际信号先验分布时会受到限制;而期望最大化高斯混合近似信息传递（EM-GM-AMP）算法中的GM模型是BG模型的高阶形式,复杂度较高。为了解决以上问题,提出贝努利不对称高斯模型（BAG）,进而推导得到期望最大化贝努利不对称高斯近似信息传递（EM-BAG-AMP）算法。该算法的主要思路是假设输入信号服从BAG模型,然后使用广义近似信息传递（GAMP）重构信号并在算法迭代中同时更新模型参数。实验证明,在处理不同图像数据时,EM-BAG-AMP和EM-BG-AMP相比,时间增加了1.2%,峰值信噪比（PSNR）值提升了0.1~0.5 d B,尤其在处理纹理较少以及色差变化明显的图像时峰值信噪比（PSNR）值提升了0.4~0.5 d B。EM-BAG-AMP是对EM-BG-AMP算法的扩展和延伸,更适合实际信号的处理。
