本文選題：壓縮感知 + 隨機(jī)測(cè)量矩陣　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2014年11期

【摘要】：針對(duì)隨機(jī)測(cè)量矩陣元素隨機(jī)產(chǎn)生、不易于硬件實(shí)現(xiàn)的缺點(diǎn),利用有限域上準(zhǔn)循環(huán)低密度奇偶校驗(yàn)(QCLDPC)碼奇偶校驗(yàn)矩陣的構(gòu)造方法,設(shè)計(jì)了一種確定性的結(jié)構(gòu)化稀疏測(cè)量矩陣。由于QC-LDPC碼的信道編解碼性能較好,故以此為基礎(chǔ)構(gòu)造壓縮感知(CS)測(cè)量矩陣預(yù)計(jì)有較好的性能。分別用一維和二維信號(hào)的CS重建實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證新矩陣的性能,結(jié)果表明,與常用的測(cè)量矩陣相比,在相同的重建算法和壓縮比條件下,新矩陣對(duì)應(yīng)的重建誤差較低,在峰值信噪比(PSNR)的評(píng)價(jià)指標(biāo)上有所提高(0.5~1 dB)。特別地,所提的確定性測(cè)量矩陣在結(jié)構(gòu)上具有對(duì)稱(chēng)特性和準(zhǔn)循環(huán)特性,如將其應(yīng)用于硬件實(shí)現(xiàn),可降低物理內(nèi)存的需求量與硬件實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。
[Abstract]:Aiming at the disadvantage that random measurement matrix elements are generated randomly and are difficult to be implemented in hardware, a deterministic structured sparse measurement matrix is designed by using the construction method of quasi cyclic low density parity check (QCLDPC) code parity check matrix in finite field. Because QC-LDPC codes have good performance in channel coding and decoding, the performance of CS measurement matrix based on QC-LDPC codes is expected to be better. The performance of the new matrix is verified by the CS reconstruction experiments of one and two dimensional signals respectively. The results show that the reconstruction error of the new matrix is lower than that of the common measurement matrix under the same reconstruction algorithm and compression ratio. The peak signal-to-noise ratio (PSNR) was improved (0.5dB). In particular, the proposed deterministic measurement matrix has symmetrical and quasi-cyclic characteristics in structure. If it is applied to hardware implementation, the requirement of physical memory and the complexity of hardware implementation can be reduced.
【作者單位】： 南通大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61171077) 交通部應(yīng)用基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(2011-319-813-510) 南通大學(xué)研究生科技創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(YKC13003) 南通大學(xué)創(chuàng)新人才基金資助項(xiàng)目(2009)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2103276