發(fā)布時(shí)間：2019-01-03 09:00

【摘要】：為了降低信號重構(gòu)算法的復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)對稀疏度未知信號的重構(gòu),提出了一種基于一次投影子空間追蹤(OPSP)的信號重構(gòu)方法。首先根據(jù)約束等距性質(zhì)確定信號稀疏度的上下界,并將最接近上下界中值的整數(shù)作為稀疏度的估計(jì)值;然后在子空間追蹤(SP)算法的框架下,去掉了迭代中觀測向量在支撐集上的投影過程,降低了算法的復(fù)雜度。為了更準(zhǔn)確地衡量算法的重構(gòu)性能,提出用完整信號的重構(gòu)概率作為衡量算法重構(gòu)性能的指標(biāo)。與傳統(tǒng)的SP算法相比,所提算法可以重構(gòu)稀疏度未知的信號,且重構(gòu)時(shí)間短,重構(gòu)概率高。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
[Abstract]:In order to reduce the complexity of signal reconstruction algorithm and realize the reconstruction of unknown signal with sparse degree, a signal reconstruction method based on primary projection subspace tracking (OPSP) is proposed. First, the upper and lower bounds of signal sparsity are determined according to the constraint equidistance property, and the integer nearest to the median of upper and lower bounds is taken as the estimate of sparsity. Then, in the framework of subspace tracking (SP) algorithm, the projection process of the observation vector on the support set in the iteration is removed, and the complexity of the algorithm is reduced. In order to evaluate the reconstruction performance of the algorithm more accurately, the reconstruction probability of the complete signal is used as the index to evaluate the reconstruction performance of the algorithm. Compared with the traditional SP algorithm, the proposed algorithm can reconstruct signals with unknown sparsity, and the reconstruction time is short and the probability of reconstruction is high. Simulation results verify the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 寧波大學(xué)通信技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071119) 寧波市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2012A610017) 寧波市科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2011B81002) 校級研究生科研創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(010-D00615138000)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2399166