采用基于信号处理领域最近兴起的压缩感知理论对NC-OFDM系统进行信道估计,并将回溯迭代自适应正交匹配追踪算法(BAOMP)应用到NC-OFDM系统的信道估计中,该算法在每次回溯迭代中核查所选原子的可靠性并删除不可靠原子。理论分析和仿真实验表明,BAOMP算法不但可以减少导频的数目,而且其在保持OMP类算法优点的同时,有着更好的重构性能,且不需要预先知道稀疏度K。
2022-03-30 18:07:44 345KB 信道估计
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为降低随机观测矩阵在压缩感知应用中所需的存储空间,提升大尺寸图像重构的实时性,提出一种半张量积压缩感知方法。利用该方法构建低阶随机观测矩阵,对原始信号进行全局采样,随后将测量值进行分组处理并采用l
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在压缩感知领域常用的SpaRCS包,能够在稀疏低秩学习的代码中起到一定快速求解的作用。
2022-03-25 16:57:53 5.88MB PROPACK Sparse Low rank
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用logistic混沌系统产生压缩感知中的测量矩阵,构造简单,效果良好。
提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。
2022-03-23 09:07:05 459KB 正交频分复用
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稀疏信号恢复一直是几个不同社区中广泛研究的主题。 本文分析了正交匹配追踪(OMP)算法在压缩感知中恢复幅度衰减稀疏信号的性能。 定义了峰值信号干扰比(PSIR)的概念,该概念与OMP算法中原子的识别有关。 此外,给出并分析了PSIR与幅度衰减率之间的关系,从而弥合了OMP性能与信号幅度特性之间的差距。 通过恢复零一稀疏信号和不同幅度衰减稀疏信号的实验仿真可以验证上述结果。
2022-03-21 23:03:05 106KB Compressive sensing; Experimental simulations;
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针对 ISAR 在短孔径条件下存在的方位向分辨率低、易受噪声干扰等问题,基于压缩感知理论,提出了一种适用于短孔径时间模式下的基于压缩感知的ISAR方位向高分辨成像算法——PH-SL0算法。该算法首先构建部分随机化哈达玛矩阵作为量测矩阵,PH 矩阵具有重构精度高、重构需要量测个数少的优点;然后将运算速度快、重构精度高且稳健性好的平滑 0-范数法(SL0,smoothed L0-norm)推广应用到雷达复数域进行信号重构,实现 ISAR的横向高分辨成像;最后对在短 CPI条件下提出的PH-SL0算法的横向分辨率问题进行了理论分析。仿真和实测数据结果表明,所提算法具有更高的聚焦性能、分辨率以及较好的抗噪性能。
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MP算法的改进 一种新的稀疏分解的方法 比MP算法更高效
2022-03-16 12:21:31 398KB 信号的稀疏分解 压缩感知
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传统的电能质量信号采样基于奈奎斯特采样理论。 由于存在电源而存在干扰信号,因此它需要比原始信号的采样频率高两倍的信号,从而导致许多问题,例如硬件成本较高。 压缩感知算法摒弃了香农定理的特点,采用更低的采样频率和更少的信号重构信号,采用损耗压缩的方法,可以有效地解决这一问题。 北京化工大学的一个团队对此方向进行了深入研究,提出了总变化梯度减小算法,该算法对减小效果很好。 但是该算法运行速度较慢,并且需要较高的信号采样量。 因此,本文提出了一种基于Nesta算法的改进算法,以减少电能质量信号的采样数据量,提高算法的复杂度,提高算法的速度。 改进后的算法在实际应用中具有非常重要的价值。 本文在matlab上进行了仿真,仿真结果表明该方法是正确的并且可以应用。
2022-03-16 12:17:56 331KB Chemical technologies; Disturbance signals;
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针对图像的传输中可能会产生噪声的影响和传输时间开销过大,导致图像的恢复效果较差的问题,基于数学中熵最大的原理,提出了一种基于熵函数的去噪重构算法。将该算法运用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)分而治之的思想提出了一种新的快速去噪算法。通过归一化均方误差(normalized mean square error, NMSE)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等评价标准进行实验仿真,验证所提算法的优越性。实验结果表明:根据上面思路提出的方法具有很好的效果,在去噪方面具有一定的用途。
2022-03-15 13:43:08 1.56MB 图像去噪 熵函数 ADMM 压缩感知
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