壓縮感知是近年來信號獲取和處理領(lǐng)域中較為熱門的研究方向。1-Bit壓縮感知作為壓縮感知理論的一個重要分支,對測量值進(jìn)行1-Bit極限量化,極大地簡化了硬件結(jié)構(gòu),提高了量化器的工作效率。對1-Bit壓縮感知模型下的重構(gòu)算法進(jìn)行研究,具體研究內(nèi)容如下:首先,針對二進(jìn)制迭代重加權(quán)算法重構(gòu)性能低并且收斂性能差的問題,提出了基于近似消息傳遞的二進(jìn)制迭代重加權(quán)算法。該算法在二進(jìn)制迭代重加權(quán)算法的基礎(chǔ)上引入近似消息傳遞算法中的Onsager校正項,實現(xiàn)了在未知信號稀疏度情況下有效的重構(gòu),收斂速度和重構(gòu)性能也得到了一定程度的提高。其次,針對基于pinball損失函數(shù)的迭代硬閾值(Pinball Iteration Hard Thresholding,PIHT)算法在未知信號稀疏度情況下不能精確重構(gòu)的問題,提出一種稀疏度自適應(yīng)的PIHT算法。該算在繼承了PIHT算法優(yōu)點的基礎(chǔ)上,又引入了稀疏度自適應(yīng)技術(shù),實現(xiàn)噪聲環(huán)境中,原始信號稀疏度未知時信號的有效重構(gòu)。最后,針對二進(jìn)制迭代硬閾值(Binary Iteration Hard Thresholding,BIHT)算法中量化閾值為固定值零,容易產(chǎn)生量化誤差...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 壓縮感知的發(fā)展概述
        1.2.2 1-Bit壓縮感知的發(fā)展概述
    1.3 本文研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第2章 1-Bit壓縮感知的基本理論
    2.1 壓縮感知的理論基礎(chǔ)
        2.1.1 信號的稀疏變換
        2.1.2 觀測矩陣
        2.1.3 重構(gòu)算法
    2.2 1-Bit壓縮感知理論
        2.2.1 一致性重構(gòu)
        2.2.2 二進(jìn)制x-穩(wěn)定嵌入約束原理
        2.2.3 解的存在性與稀疏性
    2.3 1-Bit壓縮感知中的重構(gòu)算法
        2.3.1 固定點連續(xù)算法
        2.3.2 二進(jìn)制迭代硬閾值算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于近似消息傳遞的二元迭代重加權(quán)算法
    3.1 引言
    3.2 迭代重加權(quán)的l₁算法
    3.3 二進(jìn)制迭代重加權(quán)算法
    3.4 基于AMP算法的BRW算法
    3.5 實驗結(jié)果與分析
        3.5.1 AMP-BRW算法重構(gòu)性能分析
        3.5.2 AMP-BRW算法收斂性分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 稀疏度自適應(yīng)的PIHT算法
    4.1 引言
    4.2 1-Bit壓縮感知中的損失函數(shù)
    4.3 基于pinball損失函數(shù)算法
    4.4 稀疏度自適應(yīng)的PIHT算法
    4.5 實驗結(jié)果與分析
        4.5.1 PIHT算法中α參數(shù)取值實驗分析
        4.5.2 PIHT和BIHT稀疏度依賴性分析
        4.5.3 步長m對SAPIHT算法性能影響分析
        4.5.4 SAPIHT算法的性能分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 自適應(yīng)閾值的1-Bit壓縮感知算法
    5.1 引言
    5.2 BIHT-τ算法
    5.3 AT-BIHT算法
    5.4 仿真結(jié)果與分析
        5.4.1 隨機(jī)信號實驗
        5.4.2 實際信號實驗
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝



本文編號：3840896