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改进的基于梯度投影的Gram观测矩阵优化算法  
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【英文篇名】 Improved optimization algorithm of the Gram measurement matrix based on gradient projection
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【作者】 刘杰平; 杨朝煜; 方杰; 韦岗;
【英文作者】 Liu Jieping; Yang Chaoyu; Fang Jie; Wei Gang; School of Electronic and Information Engineering; South China University of Technology;
【作者单位】 华南理工大学电子与信息学院;
【文献出处】 华中科技大学学报(自然科学版) , Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2016年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 压缩感知; 观测矩阵; QR分解; Gram矩阵; 优化算法;
【英文关键词】 compressed sensing; measurement matrix; QR decomposition; Gram matrix; optimization algorithm;
【摘要】 针对压缩感知中观测矩阵优化问题,在分析观测矩阵列向量间的独立性、观测矩阵与稀疏基间的相关性对重构信号质量影响的基础上,采用QR分解增强观测矩阵列向量的独立性,将QR分解与基于梯度投影的Gram观测矩阵优化算法相结合,提出了改进的基于梯度投影的Gram矩阵优化算法.该算法采用等角紧框架逼近Welch界,减小观测矩阵和稀疏基的相关性;采用梯度投影方法求解观测矩阵;再对观测矩阵进行QR分解,增大观测矩阵列向量之间的独立性.仿真实验表明:与基于梯度投影的Gram矩阵优化算法比较,本算法提高了重构信号的质量.
【英文摘要】 To solve the optimization problem of measurement matrix in the compressed sensing,the independence of measurement matrix columns and the coherence between rows of the measurement matrix and columns of sparse basis were analyzed to find out whether they can influence the quality of the reconstruction,so the QRdecomposition was used to enhance the independence of measurement matrix column.By combining the QRdecomposition with the Gram measurement matrix based on gradient projection,an improved algorithm was p...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61327005); 国家工程技术研究中心资助项目(2013FU125X02); 广东省短距离无线探测与通信重点实验室资助项目(2014B030301010)
【更新日期】 2016-08-23
【分类号】 TN911.7
【正文快照】 文献[1]提出的压缩感知(compressed sens-ing,CS)理论可以在采样、处理和传输过程中节约大量资源.CS主要涉及信号的稀疏表示、观测矩阵设计和快速重构算法的设计三个方面的内容.针对压缩感知中观测矩阵的设计,文献[2]提出了限制性等距特性原则(RIP).文献[3]指出很多符合一致分?

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