本文關(guān)鍵詞：貝葉斯模型下的OMP重構(gòu)算法及應(yīng)用

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【摘要】：針對稀疏度先驗信息缺失的條件下,正交匹配追蹤(orthogonal matching pursuit,OMP)算法設(shè)置冗余稀疏度時,造成信號過重構(gòu)、抗噪性能變差等問題,基于貝葉斯檢驗?zāi)Ｐ?提出了貝葉斯正交匹配追蹤(Bayesian orthogonal matching pursuit,BOMP)算法。并推導(dǎo)了該算法估計信號的克拉美羅下界,最后將算法應(yīng)用于逆合成孔徑雷達(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像。理論分析和實驗結(jié)果表明,由于該算法能夠更加真實地估計信號支撐集,因而具有更好的重構(gòu)精度、抗噪性能,同時降低了計算復(fù)雜度。
【作者單位】： 空軍預(yù)警學(xué)院;
【基金】：軍隊重點項目資助課題
【分類號】：TN911.23
【正文快照】： 0引言作為一種信息獲取和重構(gòu)的新方法,壓縮感知[1-3](compressive sensing,CS)理論的提出為數(shù)據(jù)采集、處理技術(shù)帶來了革命性突破,在經(jīng)過某種變換后信號滿足稀疏特性情況下,通過該理論可在遠低于奈奎斯特采樣率時,實現(xiàn)對信號的高概率重構(gòu)。CS重構(gòu)算法中以正交匹配追蹤(orthogo

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4 周s踽，

本文編號：1185462