针对压缩传感(Compressed sensing,CS)理论中迭代硬阈值(Iterative hard thresholding,IHT)算法迭代次数多和时间长的问题,提出基于回溯的迭代硬阈值算法(Backtracking-based iterative hard thresholding,BIHT),该算法通过加入回溯的思...针对压缩传感(Compressed sensing,CS)理论中迭代硬阈值(Iterative hard thresholding,IHT)算法迭代次数多和时间长的问题,提出基于回溯的迭代硬阈值算法(Backtracking-based iterative hard thresholding,BIHT),该算法通过加入回溯的思想,优化了IHT算法迭代支撑的选择,减少支撑被反复选择的次数.模拟实验表明,在保证重建质量的前提下,相比较于IHT和正规化迭代硬阈值(Normalized IHT,NIHT)算法,BIHT算法的重建时间降低了2个数量级.用本身稀疏的0-1随机信号的重建实验表明,若测量次数和稀疏度相同,BIHT算法的重建概率高于IHT算法.展开更多
为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代硬阈值(SIHT)算法。分析了采样系统基于多测量向量(MMV)的CS合成模型,提出了ε-闭包的分块相干性和约束等...为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代硬阈值(SIHT)算法。分析了采样系统基于多测量向量(MMV)的CS合成模型,提出了ε-闭包的分块相干性和约束等距特性(RIP)概念;在迭代过程中根据冗余字典分块相干性,对更新支撑集进行优选从而完成算法改进;给出了迭代收敛常数,并分析了改进型算法的收敛特性。仿真实验结果表明,相比传统算法,改进型算法在采样系统足够的通道数条件下重构成功率可达到100%,噪声抑制能力能够提高7 d B^9 d B,总运算时间可以降低至少37.9%,信号重构收敛速度更快。展开更多
针对传统波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法在低信噪比、小快拍的条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于迭代收缩阈值算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法。首先,对空域进行等角度划分,构造超完备冗余字典,建立基于信...针对传统波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法在低信噪比、小快拍的条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于迭代收缩阈值算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法。首先,对空域进行等角度划分,构造超完备冗余字典,建立基于信号多快拍条件下的DOA估计模型,然后,采用迭代收缩阈值算法解决稀疏重构问题,求解出信号的稀疏系数矩阵,最后,将稀疏矩阵中行向量的范数映射到划分好的网格上,得到DOA估计值。仿真实验结果表明:该方法在低信噪比、小快拍条件下比OMP、 MUSIC和CBF等传统算法拥有更高的DOA估计精度和更强的鲁棒性。展开更多
文摘针对压缩传感(Compressed sensing,CS)理论中迭代硬阈值(Iterative hard thresholding,IHT)算法迭代次数多和时间长的问题,提出基于回溯的迭代硬阈值算法(Backtracking-based iterative hard thresholding,BIHT),该算法通过加入回溯的思想,优化了IHT算法迭代支撑的选择,减少支撑被反复选择的次数.模拟实验表明,在保证重建质量的前提下,相比较于IHT和正规化迭代硬阈值(Normalized IHT,NIHT)算法,BIHT算法的重建时间降低了2个数量级.用本身稀疏的0-1随机信号的重建实验表明,若测量次数和稀疏度相同,BIHT算法的重建概率高于IHT算法.
文摘为了改进基于压缩感知(CS)的欠Nyquist采样系统在冗余字典条件下信号重构的效果,研究了基于ε-闭包的分块联合稀疏模型的同步迭代硬阈值(SIHT)算法。分析了采样系统基于多测量向量(MMV)的CS合成模型,提出了ε-闭包的分块相干性和约束等距特性(RIP)概念;在迭代过程中根据冗余字典分块相干性,对更新支撑集进行优选从而完成算法改进;给出了迭代收敛常数,并分析了改进型算法的收敛特性。仿真实验结果表明,相比传统算法,改进型算法在采样系统足够的通道数条件下重构成功率可达到100%,噪声抑制能力能够提高7 d B^9 d B,总运算时间可以降低至少37.9%,信号重构收敛速度更快。
文摘针对传统波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计算法在低信噪比、小快拍的条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于迭代收缩阈值算法的矢量水听器阵列多快拍DOA估计方法。首先,对空域进行等角度划分,构造超完备冗余字典,建立基于信号多快拍条件下的DOA估计模型,然后,采用迭代收缩阈值算法解决稀疏重构问题,求解出信号的稀疏系数矩阵,最后,将稀疏矩阵中行向量的范数映射到划分好的网格上,得到DOA估计值。仿真实验结果表明:该方法在低信噪比、小快拍条件下比OMP、 MUSIC和CBF等传统算法拥有更高的DOA估计精度和更强的鲁棒性。
