结合图像的局部相关性及非局部相似性的多尺度分块压缩感知

标准的图像压缩感知算法未利用像素间的邻域结构信息和图像子块的自相似性。针对这一问题,本文将图像分成重叠的图像子块,用冗余字典自适应地稀疏表示图像,同时将用自回归模型表示的图像局部相关性和非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中,提出了结合图像的局部相关性和非局部相似性的多尺度分块压缩感知方法。实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比。     

宽带压缩频谱感知非稀疏保护策略

针对频谱非稀疏情况下宽带压缩频谱感知性能下降的问题,提出一种基于信号重构模型参数分析的频谱非稀疏保护策略,该策略根据次用户接收到的相邻三帧信号之间的相关系数的大小动态判断宽带压缩频谱感知正确与否.首先建立基于高斯分层概率的宽带压缩信号模型对压缩重构进行分析,在此基础上综合考虑重构各帧信号模型参数的相关系数与频谱稀疏性之间的关系,设计一种认知用户能够根据信号模型参数相关系数的大小制定频谱稀疏与否的判决条件,进而制定保护措施.仿真结果表明:所提保护策略可以有效检测到由频谱非稀疏导致的宽带压缩频谱感知错误,降低对主用户的干扰概率.     

TDCS的压缩感知稀疏信道估计方法

为充分利用变换域通信系统高速无线传输时信道表现出来的稀疏多径传输特性,提高TDCS的信道估计精度,提出一种基于压缩感知的TDCS稀疏信道估计方法。针对TDCS设计了一种导频图案,该导频图案设计的数据帧结构保证了TDCS信号授权用户的正交性,且其构造的测量矩阵具有较低的互相关特性;利用Dantzig Selector重构稀疏信道冲激响应值。基于COST207乡村信道模型的仿真表明:新方法可有效降低稀疏信道估计的均方误差,在误比特率为0.002时可获得比最小二乘估计方法高约1dB的性能增益。     

贝叶斯压缩感知稀疏信号重构方法研究

讨论了贝叶斯框架下压缩感知稀疏信号重构的方法,描述了基于非参数方法构建压缩感知字典的过程.实验结果表明:基于贝叶斯方法的压缩感知算法能够对单元脉冲信号进行较好重构,且与其他算法相比具有更小的重构误差.最后对贝叶斯压缩感知的发展进行展望.     

基于压缩感知的图像稀疏表示和重构

在信号可稀疏表示的基础上,压缩感知理论将数据的采集和压缩集于一身,从较少的观测值中重构出原始信号,突破了以奈奎斯特采样定理为基础的传统采样方式的局限性,降低了对信号采样率的要求.首先介绍了压缩感知的基本理论和各类重构算法,并在时间复杂度和重构精度上对算法作出分析比较,然后基于压缩感知理论综述图像稀疏表示和重构算法的研究进展及其相关方面的应用,最后对压缩感知在稀疏表示和重构方面作出了总结和展望.     

基于压缩感知的语音盲稀疏重构算法及其去噪应用

根据传统的正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法各自的缺陷,提出可以在盲稀疏状态下重构带噪语音的多匹配正交追踪(MMOP)算法。该算法采用同时匹配多个原子以及同步增大和缩小原子集的办法来解决SAMP算法中原子的过匹配和欠匹配现象,此外,还提出一种新的去噪思想和设置初始步长方法,并且采用分阶段步长来重构原始语音信号。研究结果表明:本文算法不仅修正SAMP算法的过匹配和欠匹配的现象,而且还具有匹配速度快、迭代次数少的优点,同时又提高语音信号在盲稀疏状态下的重构精度,此外,该算法还可以应用在噪声语音中,有较明显的去噪效果,且其重构后的语音主客观质量评价都要好于传统的OMP算法和SAMP算法。     

基于压缩感知的稀疏事件检测

为了提高无线传感器网络中稀疏事件的检测概率,利用压缩感知技术,提出了一种改进的下降迭代检测算法.该算法通过动态调节参数,改变迭代权值,加快了算法收敛速度.实验结果表明:在相同条件下,改进算法的成功检测概率比贝叶斯算法平均提高了13%.     

基于压缩感知的稀疏信道估计

在正交频分复用(OFDM)系统中,通常使用等间距的导频估计信道,比如多径瑞丽信道.但是,众多其他类型信道的冲击响应系数只有少数非零值.对于这些稀疏信道,基于压缩感知的稀疏信道估计可以有效地降低导频数目,从而提高频谱利用率.现有应用里面采用最小l1范数法.首先提出了OFDM系统中应用压缩感知理论估计信道的模型,接着使用改...     

基于压缩感知的盲源信号分离检测方法

接入电网的各种分布式电源、非线性负荷使得电能质量污染问题日益严重,对各种电能质量信号进行特征提取与正确分离是改善电能质量的切入点.针对电能质量信号的结构特点,构建了压缩感知电能质量信号分离模型,并针对该模型提出一种基于压缩感知的盲源信号分离检测算法CS-SCA(compressed sensing-sparse component analysis).根据已有的电能质量信号理论知识,确定电能质量信号在频域的稀疏性,进而对信号预处理降噪.通过两步法解决预处理后电能质量观测信号的分离检测问题.第1步通过观测信号向量方向特性估计出电能质量源信号个数,并利用线性聚类估计混合矩阵;第2步采用压缩感知恢复算法分离得出电能质量源信号.通过实验验证,提出算法所分离出基波、各次谐波信号分离信干比均大于10,dB.     

欠定和非完全稀疏性的盲源恢复

非完全稀疏性的盲源分离（BSS）的难点在于源的恢复。现有的最短路径法、l1范数解和SSDP算法仅适用于稀疏源而不适宜非完全稀疏源。本文针对两个观测信号的情形,提出了二维的统计非稀疏准则（2d-SNSDP)。该算法将信号分成若干区间,用源的相关性判断各区间是否非完全稀疏,并在非完全稀疏和稀疏的区间采取不同的源恢复策略。它克服了传统算法的不足,改善了估计的源。最后,语音信号的仿真实验显示它的性能和实用性。     

一种基于压缩感知的时变稀疏信道估计方法

对于快时变且稀疏环境下的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统模型,现有的方法是基于基扩展模型(Basic Expansion Model,BEM)进行估计,并利用恒定幅值零自相关(Constant Amplitude Zero Auto Correlation,CAZAC)序列估计时延。本文利用信道响应中稀疏的观测矩阵,用压缩感知(Compress Sensing,CS)的正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行时延估计。仿真结果表明,两种方法都能对时延进行有效的筛选,但当多普勒频移增大、信噪比较低时,本文将OMP、BEM相结合的方法效果较优。     

采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法

针对传统最小二乘和伪随机序列相关信道估计方法在稀疏信道应用时估计精度差的问题,提出一种采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法.新方法首先将循环前缀单载波分块传输系统中的稀疏信道估计建模为一个典型的压缩感知问题,然后利用具有最优循环相关特性的伪随机序列优化构造确定性压缩感知测量矩阵,避免了使用随机测量矩阵造成的存储不便及估计性能差的问题,且提高了信道估计性能.基于准静态COST 207典型城市信道模型的仿真结果表明:该估计方法能够有效地降低稀疏信道的估计均方误差,在16 dB处的误码率可达2×10-5,而相同情况下最小二乘信道估计方法的误码率只能达到3×10-3.     

基于非局部稀疏特征的行人检测方法

利用周围邻域信息约束进行加权稀疏表示以达到行人检测的目的.采用Fisher判别字典学习的方法,得到一个能够更好地提取图像的具有更强辨别性稀疏特征的字典,利用图像中周围信息约束,求得该字典表示下的稀疏特征,并根据对当前图像块的稀疏表示残差进行分类.INRIA数据库的实验表明非局部稀疏特征具有明显的区分能力.同时,对行人目标进行邻域约束,能够有效地表示出同目标区域的稀疏特征.     

压缩感知的UWB信道盲估计算法

针对超宽带系统采样速率过高难以实现的问题,利用信道稀疏性提出一种基于压缩感知的盲信道估计算法。将接收信号通过一个随机测量矩阵,利用测量信号的一阶统计量建立压缩感知的数学模型,最后利用正交匹配追踪(OMP)算法重构得到估计信道。算法只需很少测量值就可估计出信道,节省了大量的模数转换(ADC)资源,使系统实现成为可能。仿真结果表明算法具有良好的估计性能,且算法的误比特率(BER)性能相比利用准确信道只有2～3dB的差距。     

非一致性稀疏采样的LiDAR点云压缩方法

针对自动驾驶车载LiDAR点云,提出一种基于形态学分割和非一致性稀疏采样的点云有损压缩框架.将LiDAR点云分割为地面和非地面点云两部分,对两者进行不同强度的去冗余稀疏采样;然后将3D数据转换为2D形式的距离图像,并结合占据图和Morton排序,将点云表示为更加紧凑的1维距离向量形式;最后利用图像编码方法进一步压缩点云...     

基于局部压缩感知的行为识别

压缩感知在目标跟踪领域已取得成功应用,但其在行为识别领域的研究尚不成熟.该文提出了局部压缩感知的思想,结合压缩跟踪与质心定位,实现了视频目标行为的有效识别。局部压缩感知是选定行为敏感区域进行压缩跟踪,基于区域质心轨迹和速度的计算与分类,对目标行为进行认知计算。实验结果表明:借助局部压缩感知,能实现一些特殊的全局目标行为(如奔跑、跌倒等)和局部目标行为(如微笑、眨眼等)的识别,并保证了识别率及识别精度。因此,该文提出的局部压缩感知方法在视频监控目标行为识别领域的应用具有一定的探索意义与研究价值。     

OFDM系统中一种双选择性稀疏信道压缩感知方法

针对OFDM系统,提出了一种基于压缩感知（CS）的双选择性稀疏信道估计新方法.为解决传统二维插值算法无法准确估计双选择性稀疏信道的问题,通过利用信道在时频域的稀疏特性,将OFDM系统下的双选择性信道模型转化为CS可解的BPIC数学模型,并最终利用基追踪算法对稀疏信道的脉冲冲激响应实现估计.仿真结果显示,新方法能有效减少导频数,提高频谱利用率;在传统的FFT-Linear和FFT-FFT二维联合插值算法无法正确估计出信道响应时,基追踪算法仍能实现对稀疏信道的精确估计.     

基于波原子稀疏优化与组稀疏表示的压缩感知算法

图像的稀疏度对实现图像压缩感知重建具有十分重要的影响,波原子变换能够有效地对图像进行稀疏表示并且具有可逆性。本文提出一种基于波原子优化稀疏变换与组稀疏表示的图像压缩感知重构算法,根据图像波原子变换系数逐渐降低的特点,构建一种约束矩阵对图像的波原子变换系数进行抑制从而增强图像稀疏度,通过组稀疏表示图像重建算法进行图像的压缩感知重构,最后对重构图像进行波原子逆抑制变换恢复原图像。仿真实验结果表明,本文算法相较于原有算法能够更好重构图像纹理细节,重构图像质量有明显提高,能够实现更低的采样率的图像压缩感知重建。     

基于非一致性稀疏采样的LiDAR点云压缩方法

针对自动驾驶车载LiDAR点云,本文提出一种基于形态学分割和非一致性稀疏采样的新型有损点云压缩框架。LiDAR点云先经过渐进式形态学滤波器分割为地面和非地面点云两部分,对两者进行不同强度的去冗余稀疏采样,之后将3D数据经球坐标变换映射为2D矩阵(表示为距离图像),并通过占据图形式表示距离图像像素值是否存在。根据占据图的Morton 码排序,2D矩阵被表示为更加紧凑的1维距离向量。最后对占据图和距离向量利用图像编码方法进行压缩。实验结果表明,本文方法压缩性能明显优于点云压缩锚点,Google Draco方法;与MPEG TMC13方法相比,在较大bpp的情况下可以达到更高的重建质量,恰好适于精度要求高的自动驾驶应用场合。     

局部压缩和局部非扩展映射的公共不动点定理

1.引言关于完备距离空间的局部压缩和局部集值压缩映射的不动点定理,及由此而导出的Banach空间紧星形子集上的局部非扩展集值映射的不动点定理,在[1,2]中已有研究。设X是一完备距离空间,M.Edelstein称X的自映射f是(ε—λ)局部压缩的,如果存在ε>o,o≤λ<1,使得对所有x,y■X,o相似文献