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  1. 压缩感知中的信号重构方法分析

  2. 压缩感知中的信号重构方法分析，压缩感知重构技术权威论文。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-07-13
    • 文件大小：432kb
    • 提供者：mcllei

  1. Bayesian CS

  2. 贝叶斯压缩感知可以很好的对系数信号进行恢复，这个文档中包含了用贝叶斯压缩感知方法对稀疏信号进行重构，包括幅度相等和不等的信号，对重构信号的性能进行了仿真分析，并与OMP BP算法进行了比较，从而说明了BCS的优越性。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-12-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u012441759

  1. 压缩感知及其资料

  2. 动态压缩感 (Dynamic compressed sensing, DCS) 知由视频信号处理问题引出, 是压缩感知 (Compressed sensing, CS) 理论研究领域中新兴起的一个研究分支, 旨在处理信号支撑集随时间发生变化的时变稀疏信号, 较为成功的应用范例是 动态核磁共振成像. 本文首先介绍动态系统模型, 给出时变稀疏信号支撑集缓慢变化的定义、时变稀疏信号的稀疏表示和感知 测量的方法; 其次, 建立一个统一的时变稀疏信号重构模型, 基于该模型对现有算法进行分类, 简要综述时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-27
    • 文件大小：104mb
    • 提供者：weixin_43076256

  1. 压缩感知中的信号重构方法分析

  2. 压缩感知理论（CS）因高采样速率和巨大的存储空间被广泛应用于认知无线电中。重构算法是压缩感知理论的核心之一，也是目前的研究热点。介绍了压缩感知理论的基本模型和重构算法，在基本的梯度算法（GP）基础上做了改进，提出了巴兹莱-伯文（PBB）算法，并对两种重构算法进行了仿真。仿真结果表明，PBB算法能更好地重构信号。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：347kb
    • 提供者：weixin_38611230

  1. 用于压缩感知的无线传感网测量矩阵设计方法

  2. 为了解决无线传感器网络中数据采集过程中的冗余和传输能耗问题， 深入分析信号的线性测量过程， 提.出一种用于压缩感知的测量矩阵设计方法。该方法结合对角矩阵和正交基线性表示原理， 采用线性结构化的方法构.造， 过程简单、速度快、稀疏度高、没有冗余， 适合硬件资源有限的传感器节点的实现。仿真结果表明， 基于对角矩阵线.性表示的测量方法与常见的高斯随机矩阵和部分哈达玛矩阵两种测量方法相比， 该方法在相同信号重构精度前提下.信号恢复成功率更高， 传感节点可以通过压缩观测得到更少的测量数据， 从而大大减少网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：479kb
    • 提供者：weixin_38703794

  1. 低复杂度的压缩感知信道估计方法

  2. 针对采用非正交多载波调制的无线通信系统中，信道的稀疏度未知且非零稀疏路径随时间变化的问题，提出了一种基于导频信号互相关运算的压缩感知信道估计方法，利用接收端导频信号互相关计算对信道 稀疏度及非零稀疏路径的时延分布进行预估，结合改进的低复杂度压缩感知重构算法得到信道估计结果．针 对非正交多载波调制系统具有频谱利用效率高、信道环境适应性强的优点，对非正交多载波调制系统的导频 图案进行优化设计，提高压缩感知信道估计算法的精度．仿真结果和理论分析表明：该方法不仅能够提高非 正交多载波调制系统的频谱效率，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：401kb
    • 提供者：weixin_38648800

  1. 稀疏线性调频步进信号弹道导弹进动微多普勒特征重构与提取方法

  2. 通过理论推导分析了线性调频步进信号(FSCS)体制下弹头进动的微多普勒特征,并结合压缩感知(CS)理论,提出一种基于频谱稀疏FSCS的微多普勒谱图重构方法。该方法可在大幅减少FSCS子脉冲个数的条件下,准确重构出微多普勒谱图信息,同时,有效抑制了谱图中旁瓣的影响。在此基础上,针对CS理论重构出的微多普勒谱图,利用弹头进动微多普勒在谱图上的特征曲线的光滑性,提出一种基于动态规划的弹头进动微多普勒信息提取方法,并利用该方法准确提取到弹头进动微多普勒信息。仿真验证了文中方法的有效性和鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：291kb
    • 提供者：weixin_38618746

  1. 基于压缩感知的二维GTD模型参数估计方法

  2. 几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理。该文在分析雷达回波稀疏特性的基础上,将参数估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,据此提出了一种基于压缩感知的2维GTD模型参数估计方法。该方法首先利用2维傅里叶变换成像确定目标散射中心的支撑区域,然后在支撑区域内对散射中心的GTD参数进行估计,最后利用聚类方法和最小二乘方法对估计结果进行修正。仿真和暗室测量数据实验结果表明,与现有方法相比,所提方法能有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：369kb
    • 提供者：weixin_38606041

  1. Sparse passive radar imaging based on compressive sensing

  2. 当窄带外辐射源数目稀少且空间分布不均匀时,通常会在无源雷达成像中产生稀疏的无规则空间谱填充,使得传统快速逆傅里叶方法(inverse fast Fourier transform,IFFT)或极坐标方法难以获得良好的目标成像效果。针对这种空间谱填充的稀疏性和非均匀性,利用压缩感知理论在处理稀疏随机采样信号重构问题上的优势,提出了稀疏无源雷达成像方法。同时通过构造传感矩阵的互相关和积累相关函数,对目标图像的可重构性进行了分析。理论分析和仿真结果表明,对具有稀疏随机空间谱特点的无源雷达成像,本文提出

  3. 所属分类：其它