基于自适应次梯度投影算法的压缩感知信号重构 被引量：13

1

作者 梁瑞宇 邹采荣 +1 位作者 王青云 张学武 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第12期1883-1889,共7页

本文提出一种利用自适应次梯度投影算法(Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM)进行压缩感知(Compressed Sensing,CS)信号重构的方案。ASPM算法首先根据CS重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用并行次梯... 本文提出一种利用自适应次梯度投影算法(Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM)进行压缩感知(Compressed Sensing,CS)信号重构的方案。ASPM算法首先根据CS重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用并行次梯度投影的思想将对该凸集的投影转化为对多个闭合半平面的投影,最后将更新后的干扰抑制滤波器系数矢量投影到限定集合上。同时为了获得快速收敛性,本文设计了在迭代的不同阶段自适应地调节该膨胀系数的机制。理论分析和仿真结果表明,本算法具有快速收敛性和较低的重构误差,在不同的噪声强度下具有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 次梯度投影 压缩感知 稀疏重构

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认知WSN中基于能量有效性自适应观测的梯度投影稀疏重构方法 被引量：6

2

作者 许晓荣 姚英彪 +1 位作者 包建荣 陆宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期27-33,共7页

针对认知无线传感器网络中传感器节点侧的模拟信息转换器对本地感知数据进行稀疏表示与压缩测量,该文提出一种基于能量有效性观测的梯度投影稀疏重构(GPSR)方法。该方法根据事件区域内认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构,... 针对认知无线传感器网络中传感器节点侧的模拟信息转换器对本地感知数据进行稀疏表示与压缩测量,该文提出一种基于能量有效性观测的梯度投影稀疏重构(GPSR)方法。该方法根据事件区域内认知节点对实际感知到的非平稳信号空时相关性结构,映射到小波正交基级联字典进行稀疏变换,通过加权能量子集函数进行自适应观测,以能量有效的方式获取合适的观测值,同时对所选观测向量进行正交化构造测量矩阵。汇聚节点采用GPSR算法进行自适应压缩重构。仿真比较了GPSR自适应重构与正交匹配追踪(OMP)重构算法。仿真结果表明,在压缩比小于0.2的区域内,基于能量有效性观测的GPSR自适应重构效果优于传统随机高斯测量信号重构。在相同节点数情况下,GPSR自适应压缩重构方法在低信噪比区域内具有较小的重构均方误差,且该方法所需观测数明显低于随机高斯观测,同时有效保障了感知节点的能耗均衡。 展开更多

关键词 认知无线传感器网络 能量有效性 梯度投影稀疏重构 自适应压缩 加权能量子集函数

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结合梯度投影稀疏重构和复数小波的图像重构 被引量：2

3

作者 高彦彦 李莉 +1 位作者 张晶 贾英茜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期486-490,共5页

压缩感知主要包括随机投影和重构两部分。针对迭代收缩算法收敛速度较慢,普通二维小波变换缺少方向性表示的缺点,利用置乱离散余弦变换(PDCT)实现随机投影,重构时采用梯度投影算法,在简化计算的基础上,通过迭代的方式完善图像在双树复... 压缩感知主要包括随机投影和重构两部分。针对迭代收缩算法收敛速度较慢,普通二维小波变换缺少方向性表示的缺点,利用置乱离散余弦变换(PDCT)实现随机投影,重构时采用梯度投影算法,在简化计算的基础上,通过迭代的方式完善图像在双树复数小波域的变换系数,最后经反变换后得到重构图像。在同一重构算法下,比较了利用双树复数小波变换和双正交小波变换的重构结果,结果表明前者重构后的图像在细节和平滑度上优于后者,在峰值信噪比(PSNR)上平均高出约1.5 dB;同一稀疏域中,梯度投影算法的收敛速度优于迭代收缩算法;相同稀疏域和重构算法下,PDCT与结构随机矩阵相比在PSNR上略高。 展开更多

关键词 压缩感知 图像重构 随机投影 稀疏表示 双树复数小波 置乱离散余弦变换 梯度投影

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基于梯度投影稀疏重建算法的电容层析成像图像重建 被引量：12

4

作者 张立峰 宋亚杰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期631-635,共5页

为解决两相流中存在中心物体、物体比较小或存在多个物体且相距较近时电容层析成像(ECT)重建图像精度较差的问题,基于稀疏分布的流型其介电常数分布满足稀疏性的先验条件,采用梯度投影稀疏重建(GPSR-BB)算法进行ECT图像重建。仿真及实... 为解决两相流中存在中心物体、物体比较小或存在多个物体且相距较近时电容层析成像(ECT)重建图像精度较差的问题,基于稀疏分布的流型其介电常数分布满足稀疏性的先验条件,采用梯度投影稀疏重建(GPSR-BB)算法进行ECT图像重建。仿真及实验测试结果表明:GPSR-BB算法对于流体中小目标以及复杂流型的图像重建质量较好,重建图像的形状保真度高。 展开更多

关键词 计量学 电容层析成像 图像重建 稀疏重构 梯度投影 Barzilai-Borwein法

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基于可重构智能表面的MIMO系统及应用 被引量：1

5

作者 刘嘉慧 刘锋 +1 位作者 邵蔚 高军 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2810-2815,共6页

旨在优化工业环境下基于可重构智能表面(RIS)的MIMO通信系统。首先构建适用于工业场景的信道模型,并提出以最大化系统接收功率为目标的非凸优化问题。针对该难题,创新性地提出一种基于梯度投影算法(GPM)的交替优化策略,通过迭代更新RIS... 旨在优化工业环境下基于可重构智能表面(RIS)的MIMO通信系统。首先构建适用于工业场景的信道模型,并提出以最大化系统接收功率为目标的非凸优化问题。针对该难题,创新性地提出一种基于梯度投影算法(GPM)的交替优化策略,通过迭代更新RIS相移矩阵、发射波束成形矢量及接收组合矢量,实现接收功率最大化,提升系统性能。同时研究RIS部署位置影响,并与传统译码转发(DF)中继对比。仿真结果表明,当RIS元件数量为18×18时,其系统接收功率与传统DF中继性能相当;当RIS规模增加至24×24时,接收功率较DF中继性能提升172.7%。该成果可为相关通信系统优化部署与性能提升提供参考。 展开更多

关键词 梯度投影算法 可重构智能表面 多输入多输出系统 工业通信 交替优化

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语音压缩感知及其重构算法 被引量：8

6

作者 梁瑞宇 邹采荣 +2 位作者 赵力 奚吉 张学武 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期1-5,共5页

在研究语音信号在小波域的稀疏性的基础上,提出双正交小波变换的方法,与一维小波变换方法相比稀疏度提高10%～25%.此外,提出基于自适应次梯度投影算法(ASPM)进行压缩感知(CS)语音信号重构的方案.ASPM算法首先根据压缩感知重构模型建立... 在研究语音信号在小波域的稀疏性的基础上,提出双正交小波变换的方法,与一维小波变换方法相比稀疏度提高10%～25%.此外,提出基于自适应次梯度投影算法(ASPM)进行压缩感知(CS)语音信号重构的方案.ASPM算法首先根据压缩感知重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用次梯度投影的思想将该凸集的投影转化为对多个闭合半平面的投影,最后将更新后的稀疏重构信号投影到限定集合上.同时,该算法设计了自适应调节膨胀系数的机制以获得快速收敛性.理论分析和仿真结果表明,该算法具有快速收敛性和较低的重构误差,在不同的噪声强度下具有较高的鲁棒性. 展开更多

关键词 次梯度投影 双正交小波 压缩感知 稀疏重构

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全局加权稀疏局部保留投影 被引量：3

7

作者 林克正 程卫月 刘帅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期760-762,779,共4页

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对... 针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25 s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 稀疏保留投影算法 类间差异 稀疏重构 类间散度

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基于Contourlet变换的图像压缩感知重构 被引量：5

8

作者 郑万泽 何劲 +2 位作者 魏星 颜佳冰 耿晓明 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期194-196,共3页

根据图像信号在Contourlet变换域的稀疏特性,分析Contourlet变换的基本原理,提出一种基于Contourlet变换的压缩感知重构方法。针对Contourlet变换的基函数并不严格规范正交、无法构造正交变换矩阵的问题,采用改进梯度投影算法恢复稀疏... 根据图像信号在Contourlet变换域的稀疏特性,分析Contourlet变换的基本原理,提出一种基于Contourlet变换的压缩感知重构方法。针对Contourlet变换的基函数并不严格规范正交、无法构造正交变换矩阵的问题,采用改进梯度投影算法恢复稀疏处理后的系数,在保证图像质量的情况下,实现图像的低速率重构。实验结果表明,该算法的鲁棒性较好。 展开更多

关键词 CONTOURLET变换 图像信号 稀疏特性 图像压缩 压缩感知 梯度投影算法

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分布式光伏发电系统状态监测网络信号重构方法 被引量：1

9

作者 刘振 傅质馨 +2 位作者 袁越 包江民 熊灏 《可再生能源》 CAS 北大核心 2014年第8期1099-1104,共6页

无线监测网络技术可为分布式光伏并网发电系统的安全稳定运行提供保障。网络中的主要能耗在于数据信息传输过程中的通信能耗,文章利用压缩感知理论对采集到的光伏发电系统数据信息进行压缩,可节约监测网络的通信能耗,为解决压缩感知理... 无线监测网络技术可为分布式光伏并网发电系统的安全稳定运行提供保障。网络中的主要能耗在于数据信息传输过程中的通信能耗,文章利用压缩感知理论对采集到的光伏发电系统数据信息进行压缩,可节约监测网络的通信能耗,为解决压缩感知理论中的含有噪声的稀疏信号重构问题,提出了基于连续正则因子的梯度投影稀疏重构算法,对算法改进前后的电压信号重构效果进行了仿真分析,仿真结果表明,文章提出的算法具有运行精度高、效率高的优点。 展开更多

关键词 分布式光伏发电系统 无线传感器网络 梯度投影稀疏重构 均方误差

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改进边缘质量和运动估计的超分辨率图像重构 被引量：4

10

作者 梁玉 王睿 李蕊 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第1期26-33,共8页

凸集投影算法(POCS)是一种广泛使用的超分辨率图像重构方法。针对传统的POCS超分辨率图像重构算法出现的边缘模糊及匹配时的局限性问题,首先利用二阶梯度检测出像素周围0°、45°、90°、135°四个边缘。在构造参考帧... 凸集投影算法(POCS)是一种广泛使用的超分辨率图像重构方法。针对传统的POCS超分辨率图像重构算法出现的边缘模糊及匹配时的局限性问题,首先利用二阶梯度检测出像素周围0°、45°、90°、135°四个边缘。在构造参考帧时采用基于梯度的插值算法,沿边缘方向进行线性插值,沿非边缘方向进行基于一阶梯度的权重插值。在运动估计时,采用SURF匹配算法,提高匹配的鲁棒性和实时性。在修正参考帧时,分别定义中心在四个边缘方向的点扩散函数(PSF)。利用完全参考图像质量评价和无参考图像质量评价分别对仿真实验和实物实验进行评价,评价结果表明提出的算法较传统POCS算法有明显的改善。 展开更多

关键词 超分辨率重构 凸集投影算法 二阶梯度 图像质量评价

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压缩感知实现快速超分辨荧光显微成像 被引量：3

11

作者 李文文 刘书朋 王中阳 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期196-201,共6页

为了发展能够同时兼顾超分辨、快速成像和视场的荧光显微镜,以促进其在活细胞或微观动态过程成像的应用,将压缩感知应用到超分辨荧光显微镜中,利用投影梯度稀疏重构算法对单帧荧光宽场图像重构,并进行了理论分析、仿真和实验验证。结果... 为了发展能够同时兼顾超分辨、快速成像和视场的荧光显微镜,以促进其在活细胞或微观动态过程成像的应用,将压缩感知应用到超分辨荧光显微镜中,利用投影梯度稀疏重构算法对单帧荧光宽场图像重构,并进行了理论分析、仿真和实验验证。结果表明,该方法能够突破光学衍射极限,成像分辨率达到180nm,相比衍射极限提高1.8倍。此结果说明压缩感知能够实现单帧宽场超分辨荧光显微成像,相比现有的方法在成像速度上有巨大的提升。 展开更多

关键词 显微 超分辨 压缩感知 投影梯度稀疏重构算法

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用于雷达方位超分辨的L1范数正则化及其约束方法 被引量：2

12

作者 邹建武 祝明波 +1 位作者 李蔚 董巍 《电光与控制》 北大核心 2015年第8期33-36,53,共5页

方位超分辨一直是雷达领域里受到广泛关注的研究课题,针对求解过程中遇到的病态性,深入研究了L1范数正则化方法及其约束方法。在目标稀疏性质的前提下,建立了L1范数正则化与约束L1范数正则化模型。鉴于雷达数据的维数较多,利用梯度投影... 方位超分辨一直是雷达领域里受到广泛关注的研究课题,针对求解过程中遇到的病态性,深入研究了L1范数正则化方法及其约束方法。在目标稀疏性质的前提下,建立了L1范数正则化与约束L1范数正则化模型。鉴于雷达数据的维数较多,利用梯度投影算法对模型进行求解。在不同信噪比情况下对两个等幅点目标进行了计算机仿真,结果初步表明:随着信噪比的降低,两种算法的分辨效果变差,在相同条件下约束L1范数正则化方法分辨效果更好,在信噪比为0 d B时,仍可分辨相隔1/2半功率波束宽度的两个等幅点目标;同时约束L1范数正则化方法分辨性能优于L1范数正则化方法、迭代反卷积法、维纳逆滤波法和Richardson-Lucy算法(RL算法);此两种范数正则化方法具有较强的噪声适应能力,可用于雷达方位超分辨。 展开更多

关键词 雷达 方位超分辨 范数正则化 投影梯度算法 稀疏

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基于社会媒体内容和网络拓扑的特定话题推特摘要研究 被引量：1

13

作者 贺瑞芳 段兴义 +1 位作者 张雪菲 赵文丽 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1174-1189,共16页

推特摘要旨在从话题相关的社会媒体短文本中提炼概要的推文集,以获取有效信息,可用于舆情监控、竞争情报分析及电子商务等.然而社会媒体的海量、嘈杂及不规范性使得仅依赖纯文本的传统摘要方法难以直接迁移到社交媒体情景中;而现有的推... 推特摘要旨在从话题相关的社会媒体短文本中提炼概要的推文集,以获取有效信息,可用于舆情监控、竞争情报分析及电子商务等.然而社会媒体的海量、嘈杂及不规范性使得仅依赖纯文本的传统摘要方法难以直接迁移到社交媒体情景中;而现有的推特摘要方法很少考虑数据稀疏性和社会网络传播带来的强冗余性,鲜有通过挖掘推文之间潜在的社会网络结构关系进行文摘内容选择,忽略了信息可以沿着社交网络进行传播.受压缩感知及社会学理论的启发,该文提出基于社会网络和稀疏重构的推特摘要方法(SNSR)以更好地融合社会媒体内容和结构信息.首先,挖掘推文中隐含的摘要模式,将其建模为组稀疏正则项,以捕捉代表性的推特摘要组合;其次,建模社会网络中表达一致性与表达传染性为社会化正则项,以探索推文之间的潜在网络结构关系在推特摘要中的作用;再次,建模社会媒体信息传播带来的强冗余性为多样性正则项,进而将这些约束整合到稀疏重构的推特摘要框架中;最后,提出基于Nesterov加速梯度下降的推特摘要算法,以解决推特摘要优化框架中的覆盖性、稀疏性以及多样性等问题.同时,由于推特摘要标准语料的缺乏,作者建设了12个话题的评测数据集.相关的实验结果证明了文中提出方法的有效性. 展开更多

关键词 推特摘要 稀疏重构 网络拓扑 社会学理论 Nesterov加速梯度下降算法

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