本文關(guān)鍵詞：貝葉斯模型下的OMP重構(gòu)算法及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 正交匹配追蹤 貝葉斯模型 克拉美羅下界 逆合成孔徑雷達(dá)成像

【摘要】：針對(duì)稀疏度先驗(yàn)信息缺失的條件下,正交匹配追蹤(orthogonal matching pursuit,OMP)算法設(shè)置冗余稀疏度時(shí),造成信號(hào)過(guò)重構(gòu)、抗噪性能變差等問(wèn)題,基于貝葉斯檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?提出了貝葉斯正交匹配追蹤(Bayesian orthogonal matching pursuit,BOMP)算法。并推導(dǎo)了該算法估計(jì)信號(hào)的克拉美羅下界,最后將算法應(yīng)用于逆合成孔徑雷達(dá)(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,由于該算法能夠更加真實(shí)地估計(jì)信號(hào)支撐集,因而具有更好的重構(gòu)精度、抗噪性能,同時(shí)降低了計(jì)算復(fù)雜度。
【作者單位】： 空軍預(yù)警學(xué)院;
【基金】：軍隊(duì)重點(diǎn)項(xiàng)目資助課題
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.23
【正文快照】： 0引言作為一種信息獲取和重構(gòu)的新方法,壓縮感知[1-3](compressive sensing,CS)理論的提出為數(shù)據(jù)采集、處理技術(shù)帶來(lái)了革命性突破,在經(jīng)過(guò)某種變換后信號(hào)滿足稀疏特性情況下,通過(guò)該理論可在遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率時(shí),實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的高概率重構(gòu)。CS重構(gòu)算法中以正交匹配追蹤(orthogo

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 劉記紅;黎湘;徐少坤;莊釗文;;基于改進(jìn)正交匹配追蹤算法的壓縮感知雷達(dá)成像方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2012年06期

2 甘偉;許錄平;蘇哲;張華;;基于貝葉斯假設(shè)檢驗(yàn)的壓縮感知重構(gòu)[J];電子與信息學(xué)報(bào);2011年11期

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 肖小潮;鄭寶玉;王臣昊;;一種基于最優(yōu)觀測(cè)矩陣的自適應(yīng)貝葉斯壓縮信道感知聯(lián)合機(jī)制[J];電子與信息學(xué)報(bào);2012年10期

2 孫理;朱曉華;賀亞鵬;王克讓;顧陳;;雙基地稀疏陣列MIMO雷達(dá)快速多目標(biāo)定位方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年05期

3 張波;劉郁林;王開(kāi);;稀疏隨機(jī)矩陣有限等距性質(zhì)分析[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年01期

4 裴文炯;李少東;楊軍;胡國(guó)旗;;基于貝葉斯檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膲嚎s感知算法及應(yīng)用[J];光電子.激光;2014年06期

5 宋和平;王國(guó)利;;稀疏信號(hào)重構(gòu)的閾值化迭代檢測(cè)估計(jì)[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年10期

6 吳延海;閆迪;;基于改進(jìn)SP算法的壓縮感知圖像重構(gòu)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2013年07期

7 石亮;祁云嵩;宋曉寧;;用稀疏相似性度量求解壓縮傳感矩陣[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年10期

8 李斌武;李永貴;朱勇剛;;最大似然準(zhǔn)則下的隨機(jī)信號(hào)非重構(gòu)壓縮檢測(cè)與分析[J];信號(hào)處理;2013年08期

9 Wei Gan;Luping Xu;Hua Zhang;;Maximal-minimal correlation atoms algorithm for sparse recovery[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2013年04期

10 鄧振淼;葉淋美;傅茂忠;張貽雄;;壓縮感知雷達(dá)超分辨率成像[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 孫媛;基于壓縮感知的數(shù)字圖像可逆水印算法研究[D];蘭州理工大學(xué);2013年

2 汪圓圓;基于壓縮感知的幾種數(shù)據(jù)流重建方法[D];杭州電子科技大學(xué);2014年

3 馬橋;基于光流直方圖和稀疏表示的群體異常檢測(cè)[D];廣西師范大學(xué);2014年

4 王大為;數(shù)據(jù)壓縮方法研究及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2014年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 杜小勇;胡衛(wèi)東;郁文賢;;基于稀疏成份分析的逆合成孔徑雷達(dá)成像技術(shù)[J];電子學(xué)報(bào);2006年03期

2 焦李成;楊淑媛;劉芳;侯彪;;壓縮感知回顧與展望[J];電子學(xué)報(bào);2011年07期

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 伍杰華;;基于樹(shù)狀樸素貝葉斯模型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2013年11期

2 程嵐嵐,何丕廉,孫越恒;基于樸素貝葉斯模型的中文關(guān)鍵詞提取算法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2005年12期

3 吳陳;王萬(wàn)川;;基于原型的EM樸素貝葉斯模型在直接營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2012年09期

4 周s踽，

本文編號(hào)：1185462