發(fā)布時間：2017-10-16 23:33

  本文關(guān)鍵詞：基于Berlekamp-Justesen碼的壓縮感知確定性測量矩陣的構(gòu)造

  更多相關(guān)文章： 壓縮感知 Berlekamp-Justesen碼 漸近最優(yōu) 復測量矩陣 限定等距性

【摘要】：確定性測量矩陣構(gòu)造是近期壓縮感知領(lǐng)域的一個重要研究問題。該文基于Berlekamp-Justesen(B-J)碼,構(gòu)造了兩類確定性測量矩陣。首先,給出一類相關(guān)性漸近最優(yōu)的稀疏測量矩陣,從而保證其具有較好的限定等距性(RIP)。接著,構(gòu)造一類確定性復測量矩陣,這類矩陣可以通過刪除部分行列使其大小靈活變化。第1類矩陣具有很高的稀疏性,第2類則是基于循環(huán)矩陣,因此它們的存儲開銷較小,編碼和重構(gòu)復雜度也相對較低。仿真結(jié)果表明,這兩類矩陣常常有優(yōu)于或相當于現(xiàn)有的隨機和確定性測量矩陣的重建性能。
【作者單位】： 清華大學深圳研究生院;清華大學計算機科學與技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 Berlekamp-Justesen碼 漸近最優(yōu) 復測量矩陣 限定等距性
【基金】：國家973計劃項目(2012CB315803) 國家自然科學基金(61371078) 高等學校博士學科點專項科研基金(20130002110051)資助課題
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言自2006年Candès等人[1]提出壓縮感知(Compressive Sensing,CS)以來,這種提高海量數(shù)據(jù)壓縮采樣效率的新思路引起了海內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注。壓縮感知過程分為兩部分:壓縮采樣和信號重構(gòu)[2]。壓縮采樣過程主要關(guān)注的是如何構(gòu)建有效且魯棒的測量矩陣,這也是本文的重點研究內(nèi)

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本文編號：1045560