搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

面向低信噪比的自适应压缩感知方法

文方青 张弓 陶宇 刘苏 冯俊杰

面向低信噪比的自适应压缩感知方法

文方青, 张弓, 陶宇, 刘苏, 冯俊杰
PDF
导出引用
导出核心图
  • 在压缩感知工程应用中, 信号往往被噪声和干扰所影响, 常规的压缩感知方法难以达到理想的重构效果, 特别是低信噪比应用场景中, 稀疏重构往往会失效. 分析了压缩感知中噪声对重构性能的影响, 从理论上解释了压缩感知中的噪声折叠原理, 并在此基础上提出了一种基于方向性测量的自适应压缩感知方案. 该方案通过后端信号处理系统估计出噪声的相关信息并反馈至压缩感知前端, 前端根据反馈的噪声信息调整测量矩阵, 从而改变感知矩阵的方向, 自适应地感知稀疏谱, 从而有效地抑制信号噪声. 仿真实验表明, 所提的自适应压缩感知方法对稀疏信号重构性能有较大的提升.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 61071163, 61201367, 61271327, 61471191)、南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金(批准号: BCXJ14-08)、江苏省研究生培养创新工程(批准号: KYLX_0277)、中央高等学校基本科研业务费专项资金(批准号: NP2015504)和江苏高等学校优势学科建设工程资助的课题.
    [1]

    Donoho D L 2006 IEEE Trans. Inform. Theory 52 1289

    [2]

    Mishali M, Eldar Y C 2009 IEEE Trans. Signal Process. 57 993

    [3]

    Zhang J C, Fu N, Qiao L Y 2014 Acta Phys. Sin. 63 030701 (in Chinese) [张京超, 付宁, 乔立岩 2014 物理学报 63 030701]

    [4]

    Wang L Y, Li L, Yan B, Jiang C S, Wang H Y, Bao S L 2010 Chin. Phys. B 19 088106

    [5]

    Zhao S M, Zhuang P 2014 Chin. Phys. B 23 054203

    [6]

    Sun Y L, Tao J X 2014 Chin. Phys. B 23 078703

    [7]

    Wang Z, Wang B Z 2014 Acta Phys. Sin. 63 120202 (in Chinese) [王哲, 王秉中 2014 物理学报 63 120202]

    [8]

    Yang F Q, Zhang D H, Huang K D 2014 Acta Phys. Sin. 63 058701 (in Chinese) [杨富强, 张定华, 黄魁东 2014 物理学报 63 058701]

    [9]

    Candes E J, Tao T 2005 IEEE Trans. Inform. Theory 51 4203

    [10]

    Rao B D, Engan K, Cotter S F 2003 IEEE Trans. Signal Process. 51 760

    [11]

    Castro E A, Eldar Y C 2011 IEEE Signal Process. Lett. 18 478

    [12]

    Davenport M A, Laska J N, Treichler J, Baraniuk R G 2012 IEEE Trans. Signal Process. 60 4628

    [13]

    Cotter S F, Rao B D, Engan K, Delgado K K 2005 IEEE Trans. Signal Process. 53 2477

    [14]

    Candes E J 2008 Comptes Rendus Mathematique 346 589

    [15]

    Tropp J A, Gilbert A C 2007 IEEE Trans. Inform. Theory 53 4655

    [16]

    Ji S H, Xue Y, Carin L 2008 IEEE Trans. Signal Process. 56 2346

    [17]

    Davenport M A 2010 Ph. D. Dissertation (Texas: Rice University)

    [18]

    Zhang J D, Zhu D Y, Zhang G 2012 IEEE Trans. Signal Process. 60 1718

    [19]

    Wipf D P, Rao D B 2007 IEEE Trans. Signal Process. 55 3704

  • [1]

    Donoho D L 2006 IEEE Trans. Inform. Theory 52 1289

    [2]

    Mishali M, Eldar Y C 2009 IEEE Trans. Signal Process. 57 993

    [3]

    Zhang J C, Fu N, Qiao L Y 2014 Acta Phys. Sin. 63 030701 (in Chinese) [张京超, 付宁, 乔立岩 2014 物理学报 63 030701]

    [4]

    Wang L Y, Li L, Yan B, Jiang C S, Wang H Y, Bao S L 2010 Chin. Phys. B 19 088106

    [5]

    Zhao S M, Zhuang P 2014 Chin. Phys. B 23 054203

    [6]

    Sun Y L, Tao J X 2014 Chin. Phys. B 23 078703

    [7]

    Wang Z, Wang B Z 2014 Acta Phys. Sin. 63 120202 (in Chinese) [王哲, 王秉中 2014 物理学报 63 120202]

    [8]

    Yang F Q, Zhang D H, Huang K D 2014 Acta Phys. Sin. 63 058701 (in Chinese) [杨富强, 张定华, 黄魁东 2014 物理学报 63 058701]

    [9]

    Candes E J, Tao T 2005 IEEE Trans. Inform. Theory 51 4203

    [10]

    Rao B D, Engan K, Cotter S F 2003 IEEE Trans. Signal Process. 51 760

    [11]

    Castro E A, Eldar Y C 2011 IEEE Signal Process. Lett. 18 478

    [12]

    Davenport M A, Laska J N, Treichler J, Baraniuk R G 2012 IEEE Trans. Signal Process. 60 4628

    [13]

    Cotter S F, Rao B D, Engan K, Delgado K K 2005 IEEE Trans. Signal Process. 53 2477

    [14]

    Candes E J 2008 Comptes Rendus Mathematique 346 589

    [15]

    Tropp J A, Gilbert A C 2007 IEEE Trans. Inform. Theory 53 4655

    [16]

    Ji S H, Xue Y, Carin L 2008 IEEE Trans. Signal Process. 56 2346

    [17]

    Davenport M A 2010 Ph. D. Dissertation (Texas: Rice University)

    [18]

    Zhang J D, Zhu D Y, Zhang G 2012 IEEE Trans. Signal Process. 60 1718

    [19]

    Wipf D P, Rao D B 2007 IEEE Trans. Signal Process. 55 3704

  • 引用本文:
    Citation:
计量
  • 文章访问数:  1530
  • PDF下载量:  4457
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-07-23
  • 修回日期:  2014-10-24
  • 刊出日期:  2015-04-05

面向低信噪比的自适应压缩感知方法

  • 1. 南京航空航天大学电子信息工程学院, 南京 210016;
  • 2. 南京航空航天大学, 雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室, 南京 210016
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 61071163, 61201367, 61271327, 61471191)、南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金(批准号: BCXJ14-08)、江苏省研究生培养创新工程(批准号: KYLX_0277)、中央高等学校基本科研业务费专项资金(批准号: NP2015504)和江苏高等学校优势学科建设工程资助的课题.

摘要: 在压缩感知工程应用中, 信号往往被噪声和干扰所影响, 常规的压缩感知方法难以达到理想的重构效果, 特别是低信噪比应用场景中, 稀疏重构往往会失效. 分析了压缩感知中噪声对重构性能的影响, 从理论上解释了压缩感知中的噪声折叠原理, 并在此基础上提出了一种基于方向性测量的自适应压缩感知方案. 该方案通过后端信号处理系统估计出噪声的相关信息并反馈至压缩感知前端, 前端根据反馈的噪声信息调整测量矩阵, 从而改变感知矩阵的方向, 自适应地感知稀疏谱, 从而有效地抑制信号噪声. 仿真实验表明, 所提的自适应压缩感知方法对稀疏信号重构性能有较大的提升.

English Abstract

参考文献 (19)

目录

    /

    返回文章
    返回