本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯壓縮感知的復數(shù)稀疏信號恢復方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：該文利用復數(shù)稀疏信號的時域相互關(guān)系提出一種新的稀疏貝葉斯算法(CTSBL)。該算法利用復數(shù)信號的實部與虛部分量具有相同的稀疏結(jié)構(gòu)的特點,提升估計信號的稀疏程度。同時將多個測量信號間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息引入到了信號恢復中,使原始的多測量稀疏信號恢復問題轉(zhuǎn)變?yōu)閱螠y量塊稀疏信號恢復問題,使恢復性能得到了提升。理論分析和仿真結(jié)果證明,提出的CTSBL算法相較于目前的針對復數(shù)信號的多測量矢量貝葉斯壓縮感知(CMTBCS)算法和塊正交匹配追蹤算法(BOMP)在估計精度上具有更好的性能。
【作者單位】： 哈爾濱工程大學自動化學院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 稀疏信號恢復 多矢量測量模型 塊稀疏貝葉斯
【基金】：國家自然科學基金(61571148) 中國博士后科學基金(2014M550182) 黑龍江省博士后特別資助(LBH-TZ0410) 哈爾濱市科技創(chuàng)新人才資助課題(2013RFXXJ016) 中國博士后特別資助(2015T80328)~~
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言基于壓縮感知理論的方法由于其計算高效,準確性高,近年來得到了廣泛的關(guān)注[1,2]。在恢復信號為稀疏信號的條件下,壓縮感知技術(shù)能夠利用遠小于奈奎斯特采樣率的采樣樣本以很大的概率精確恢復出原始信號。目前,它廣泛的應用于雷達信號成像,角度估計,無線通信,機器學習等領

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本文編號：497971