二维稀疏信号的联合压缩感知方法研究

李少东; 陈文峰; 杨军; 马晓岩

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二维稀疏信号的联合压缩感知方法研究

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摘要

传统的压缩感知理论主要考虑一维稀疏信号的感知和重构.当待处理信号是二维(2 dimension,2D)或多维时,若直接将信号向量化处理,会造成感知矩阵维度急剧变大,使得存储和后续的重构复杂度大大增加,同时重构性能下降.为实现对2D信号的高效感知和快速重构,本文首先构建一个针对2D信号的模拟信息转换(Analog-to-Information Conversion,AIC)感知框架,通过行、列同时感知的策略实现量测值获取,以达到降低量测值存储维度的目的;其次针对压缩采样后的量测数据,提出一种2D快速迭代收缩阈值算法(2D Fast herative Shrinkage-Thresholding Algorithm,2D-FISTA),并对该算法的基本迭代格式、收敛条件、参数选择以及算法收敛速度等问题进行了详细分析.仿真结果表明,所研究的算法可直接处理2D信号,具有重构速度快和存储量低等优势.

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来源
《信号处理》 |2016年第4期|395-403|共9页
作者
李少东; 陈文峰; 杨军; 马晓岩;
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作者单位

空军预警学院,湖北武汉430019;

空军预警学院,湖北武汉430019;

空军预警学院,湖北武汉430019;

空军预警学院,湖北武汉430019;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据、图像处理及录取;
关键词
压缩感知; 2D稀疏; 模拟信息转换器; 快速迭代收缩阈值算法(FISTA); 快速;

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