本文關(guān)鍵詞：任意稀疏結(jié)構(gòu)的復(fù)稀疏信號(hào)快速重構(gòu)算法及其逆合成孔徑雷達(dá)成像

  更多相關(guān)文章： 多量測(cè)向量(MMV)模型 線性Bregman迭代(LBI) 二維重構(gòu) 逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)成像

【摘要】：為同時(shí)提高壓縮感知(CS)中任意稀疏結(jié)構(gòu)多量測(cè)向量(MMV)模型的重構(gòu)性能和重構(gòu)速度,提出基于改進(jìn)線性Bergman迭代(LBI)的任意稀疏結(jié)構(gòu)MMV模型重構(gòu)算法。首先給出了任意稀疏結(jié)構(gòu)MMV模型,并對(duì)模型進(jìn)行了分析,利用LBI實(shí)現(xiàn)MMV模型的二維重構(gòu);然后,通過(guò)設(shè)置預(yù)條件子的方法對(duì)感知矩陣的條件數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以通過(guò)提高收斂速度而提高重構(gòu)速度,并從理論和仿真兩個(gè)方面對(duì)算法的收斂性和運(yùn)算量進(jìn)行了分析;最后通過(guò)仿真結(jié)果表明,本文算法能夠高質(zhì)量地重構(gòu)任意稀疏結(jié)構(gòu)MMV模型,同時(shí)在重構(gòu)速度方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)�；趯�(shí)測(cè)數(shù)據(jù)不同信噪比(SNR)條件下的逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)成像結(jié)果,驗(yàn)證了算法的有效性。
【作者單位】： 空軍預(yù)警學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多量測(cè)向量(MMV)模型 線性Bregman迭代(LBI) 二維重構(gòu) 逆合成孔徑雷達(dá)(ISAR)成像
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 1引言壓縮感知(CS)理論中關(guān)鍵的問(wèn)題之一是如何從少量的量測(cè)中得到信號(hào)的稀疏重構(gòu)[1~5]。而CS研究主要分為單量測(cè)向量(SMV,Single Measure-ment Vector)模型和多量測(cè)向量(MMV,multiplemeasurement vectors)模型。其中,SMV模型主要針對(duì)一維信號(hào);MMV模型主要針對(duì)的二維信號(hào),如腦

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本文編號(hào)：814534