【摘要】：現(xiàn)有的貪婪迭代類壓縮感知重構(gòu)算法均基于最小二乘對信號進行波形估計,未考慮到可能將量測噪聲引入信號估計的情況.針對以上不足,提出了一種基于線性Kalman濾波的壓縮感知弱匹配去噪重構(gòu)算法.該算法不需已知稀疏度先驗,通過引入Kalman濾波,在最小均方誤差準(zhǔn)則下,每次迭代都獲得最佳信號估計;并以弱匹配的方式同時篩選出有效的原子,并剔除冗余原子進而重構(gòu)原信號.新算法繼承了現(xiàn)有貪婪迭代類算法的有效性,同時避免了因噪聲干擾或稀疏度未知導(dǎo)致的重構(gòu)失敗.理論分析和實驗表明,新算法在同等條件下,重構(gòu)性能優(yōu)于現(xiàn)有典型貪婪迭代類算法,且其運算時間低于BPDN算法和同類的KFCS算法.
[Abstract]:The existing greedy iterative class compression perceptual reconstruction algorithms are based on the least squares to estimate the signal waveform without considering the possibility of the measurement noise being introduced into the signal estimation. In order to solve the above problems, a new algorithm of compression perception weak matching denoising and reconstruction based on linear Kalman filter is proposed. This algorithm does not need to know a priori degree of sparsity. By introducing Kalman filter, the optimal signal estimation is obtained in every iteration under the minimum mean square error criterion, and the effective atoms are screened simultaneously in a weakly matched manner. The redundant atoms are removed and the original signal is reconstructed. The new algorithm inherits the validity of the existing greedy iterative algorithms and avoids the reconstruction failure caused by noise interference or unknown sparsity. Theoretical analysis and experiments show that the reconstruction performance of the new algorithm is better than that of the classical greedy iterative algorithms under the same conditions, and the computation time of the new algorithm is lower than that of the BPDN algorithm and the similar KFCS algorithm.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院信號與信息處理山東省重點實驗室;
【基金】：“泰山學(xué)者”建設(shè)工程專項經(jīng)費資助 海軍航空工程學(xué)院研究生創(chuàng)新基金資助
【分類號】：TN911.4

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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本文編號：2192660