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一种基于LSM的复数域多任务贝叶斯压缩感知方法

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本发明公开了一种基于LSM的复数域多任务贝叶斯压缩感知方法，包括以下步骤：S1、输入全部yi,Φi；S2、参数初始化；S3、任意选择一αm，计算判决因子；S4、判决并更新λ和αm值，若△m0且αm＝∞，进行增加操作；若△m0且αm∞，进行重新估计操作；若△m0，进行删除操作；S5、根据S4选择的操作类型，进行相应的参数更新；S6、判断是否满足递归中止条件，若不满足，则t＝t+1，返回S3，若满足，输出重构后的原始信号。本发明方法具有重构精度高、计算速度快、可设计自由度高、鲁棒性好等优点，可以广泛应用于雷达和声呐信号的处理。

著录项

公开/公告号CN115001504A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-02

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军国防科技大学;
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申请/专利号CN202210523378.4
发明设计人张启雷;于雷;何峰;计一飞;张永胜;董臻;李德鑫;孙造宇;金光虎;何志华;
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申请日2022-05-13
分类号H03M7/30;G06N7/00;
代理机构国防科技大学专利服务中心;
代理人刘芳
地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号
入库时间 2023-06-19 16:39:50

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2022-09-02

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