基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

基于RSAMP算法的OFDM稀疏信道估计

为了提高稀疏度自适应贪婪迭代(sparsity adaptive greedy iterative, SAGI)算法的重构性能, 缩短重构时间, 提出了一种基于有限等距性质(restricted isometry property, RIP)的稀疏度预测自适应匹配追踪(RIP based prediction-sparsity adaptive matching pursuit, RSAMP)算法, 并成功将其应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统信道估计。首先, 提出一种基于RIP的稀疏度预测方法, 可以在稀疏度未知的情况下快速精确地逼近真实稀疏度, 大大缩短了算法的运行时间。其次, 利用主成分分析法对观测矩阵采取了优化处理, 提高了算法的重构性能。仿真实验显示, 相较于SAMP、SAGI算法, 本文提出的RSAMP算法可以获取更好的估计性能和更短的运行时间。     

贝叶斯模型下的OMP重构算法及应用

针对稀疏度先验信息缺失的条件下,正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法设置冗余稀疏度时,造成信号过重构、抗噪性能变差等问题,基于贝叶斯检验模型,提出了贝叶斯正交匹配追踪(Bayesian orthogonal matching pursuit, BOMP)算法。并推导了该算法估计信号的克拉美罗下界,最后将算法应用于逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像。理论分析和实验结果表明,由于该算法能够更加真实地估计信号支撑集,因而具有更好的重构精度、抗噪性能,同时降低了计算复杂度。     

基于块剪枝多路径匹配追踪的多信号联合重构

针对多路径匹配追踪(multipath matching pursuit,MMP)无法利用稀疏信号的结构信息、迭代层数较高时计算复杂度较大等问题,提出了一种适用于重构块稀疏信号的块剪枝多路径匹配追踪算法。该算法以原子块作为路径扩张的节点,在一定迭代层数后引入剪枝操作,极大地降低了数据运算量。进而,针对多观测向量(multiple measurement vector,MMV)问题,提出了MMV块剪枝MMP算法,用以实现无线传感网小范围内多传感器信号的联合重构。实验表明,块剪枝MMP的重构性能优于MMP,MMV块剪枝MMP的联合重构性能优于MMV块A*正交匹配追踪、MMV子空间匹配追踪和MMV正交匹配追踪。     

基于约束等距的块稀疏压缩采样匹配追踪算法

为提高块稀疏信号重构算法性能,利用测量矩阵块相干特性对块稀疏约束等距常数进行估计和讨论。在此基础上,将联合子空间的分块思想引入压缩采样匹配追踪(compressive sampling matching pursuit, CoSaMP)算法,提出了基于约束等距的块稀疏压缩采样匹配追踪(block CoSaMP, BCoSaMP)算法,以子矩阵为单位更新重构支撑集,放宽了约束等距条件。在高斯随机测量矩阵条件下,证明分块尺寸越大、最优相干块更新数量在适当范围内越少,重构误差收敛性越好且信号临界稀疏比越大。最后,利用某型预警雷达多批次回波信号进行重构仿真,验证了本文算法比目前其他块稀疏重构算法具有更高的重构成功率、更优的误差稳定性和更好的应用价值。     

基于MS-ROMP信号重构算法的欠定盲分离

为了提高最小支撑正交匹配追踪(least support denosing-orthogonal matching pursuit, LSD-OMP)算法的重构精度,缩短重构时间,改善算法性能,提出一种基于多重支撑的正则化正交匹配追踪(multiple support of regularization orthogonal matching pursuit, MS-ROMP)算法。由于LSD-OMP算法仅选择一些原子来定位支撑集,并且无法消除添加到支撑集中的错误原子,因此信号恢复精度降低并且重构时间增加。针对此问题,本文通过改进算法终止条件,引入多重支撑和正则化来改善算法性能,即通过设置阈值,剔除一些错误的原子,并组合一些支持集来定位最佳支持集,从混合信号中分离出源信号,从而更加精确的实现欠定盲源分离。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时,传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解,导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升.针对此问题,结合频率捷变思想,提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法....     

基于DCS的发射分集MIMO雷达参数估计

针对目标在多角度观测下的散射系数估计问题,研究了基于分布式压缩感知（distributed compressed sensing, DCS）的发射分集多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达参数估计方法。在分析发射分集MIMO雷达信号模型的基础上,构建了其联合稀疏表示模型;在分析正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit, OMP）算法实现结构的基础上,提出了一种新的基于迭代式正交匹配追踪的DCS算法。仿真结果表明该方法的估计精度高于DCS SOMP和幅度相位估计+Capon的算法,重构概率也高于DCS-SOMP算法。     

基于原子库树状结构划分的诱导式信号稀疏分解

针对以往提出的稀疏分解算法仅从原子库构造方面或分解方式角度对算法进行各种改进且计算复杂度高的问题,提出了一种诱导性塔式分解算法.该算法首先将原子库逐层划分,得到一个树状层次结构的原子库,然后在迭代过程中利用划分所得树状结构有目的、有导向性地指引信号分解方向,从而一劳永逸地加快了信号分解速度,极大地降低了算法的计算复杂度.实验结果表明,与经典的匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相比,本文算法在同等稀疏度且逼近误差接近的情况下,计算量大约降低为MP算法的1/40,计算时间降低为MP算法的1/100左右.仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于Hadamard纠错码核匹配追踪的

针对传统核匹配追踪(kernel matching pursuit,KMP)学习机只能解决二类分类问题的不足,结合纠错输出编码〖JP3〗(error correcting output codes,ECOC)的思想,提出了一种基于Hadamard纠错码的核匹配追踪多类分类方法。该算法通过Hadmard纠错码将核匹配追踪算法推广到多类分类领域,并利用纠错码本身具备的纠错能力提高了分类器的泛化性能。实验中分别对UCI数据集和3种典型空天目标的高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)数据集进行测试,通过与2种经典的编码方法进行比较,结果表明该编码方法可以显著提高分类器的性能和鲁棒性。     

基于压缩感知的阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法

针对深度优先的多路径匹配追踪算法在进行图像重构时需要已知图像稀疏度、计算复杂度高等问题,提出了阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法。该算法引入多个候选集,通过设定阈值来进行原子筛选和候选集数量的调整。然后每次迭代选出残差最小的路径作为新的候选集,以提高重构速度。此外,将残差差分小于某一阈值作为算法停止条件,因此不需要图像稀疏度作为算法的输入。实验结果表明,该算法可以获得较好的重构效果,同时保持了良好的时间复杂度和抗噪性能。     

基于RTI双重构的免携带设备目标无线定位

免携带设备定位是利用目标对无线通信链路产生的阴影衰落来估计目标的位置。针对现有算法定位精度有限、计算复杂度高等问题,在无线层析成像(radio tomographic imaging, RTI)的基础上提出了基于双重构的定位算法。该算法利用正则化快速重构的特点,首先对目标进行初步的定位;其次将粗定位区域进行像素精确划分,同时利用链路选择法减少链路个数,降低算法复杂度;最后提出补空间稀疏度自适应匹配重构算法,将目标位置转化为稀疏信号重构问题,完成定位。实验仿真结果表明,与基于RTI的单重构定位算法相比,所提双重构算法能达到较好的定位精度,且实时性更高。     

Compressed sensing based channel estimation for fast fading OFDM systems

A compressed sensing (CS) based channel estimation algorithm is proposed by using the delay-Doppler sparsity of the fast fading channel. A compressive basis expansion channel model with sparsity in both time and frequency domains is given. The pilots in accordance with a novel random pilot matrix in both time and frequency domains are sent to measure the delay-Doppler sparsity channel. The relatively nonzero channel coefficients are tracked by random pilots at a sampling rate significantly below the Nyquist rate. The sparsity channels are estimated from a very limited number of channel measurements by the basis pursuit algorithm. The proposed algorithm can effectively improve the channel estimation performance when the number of pilot symbols is reduced with improvement of throughput efficiency.     

基于迭代连续匹配追踪的高频地波雷达单次快拍DOA估计方法

高频地波超视距雷达在一个相参积累时间内只能获得空域的单次快拍,在单次快拍条件下进行波达方向估计常常性能很差。针对该问题,本文以压缩感知理论为基础,并根据目标信号在探测方位分布的稀疏性,提出单次快拍下目标方位估计方法。该方法首先利用稀疏变换字典将位于连续方位空间的目标信号变换到满足稀疏条件的离散网格点上;然后采用正交匹配追踪方法获得粗略的方位信息;最后根据迭代最小二乘连续匹配追踪算法得到目标的精确方位。理论分析与仿真证明,该方法可以提高在单次快拍下对低信噪比相干信号的方位估计精度,并且完全适用于阵元数较少的小规模高频地波雷达系统。     

一种基于H.264的细粒度多适应性视频编码算法

提出了一种基于H．264的细粒度多适应性编码算法并对其进行了仿真实验。该算法综合运用了MP(Matching Pursuit)变换和位面编码等细粒度编码技术，灵活地将MP变换结果分为两个层次的码流，帧间预测也采用了两级预测模式，生成了多层次细粒度的视频压缩码流。该算法输出码流具有精细可调性，能自适应网络带宽变化，对于解决视频应用在现有尽力而为网络上所面，临的带宽波动和异构等问题有着重要意义。仿真实验证明了该算法的恢复质量和可伸缩性。     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.