压缩感知理论中的广义不相关性准则

• 作者: 周一宇 王丰华 王军华 黄知涛
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 压缩采样 不相关性 有限等距性质
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 675-679
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.05.009

摘要

压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何分析观测矩阵(Sensing Matrix)的稳定性是压缩感知理论中的一个非常重要研究方向.不相关性(Incoherence)准则是分析观测矩阵稳定性的一个重要准则,该准则的研究需要假设观测矩阵行向量是一组标准正交基的子集,这大大限制了不相关性准则的应用.本文针对这一局限性,提出了广义不相关性准则,即仅要求观测矩阵行向量是一组普通基的子集.首先推广了相关度定义,称为广义相关度；然后提出了广义不相关性准则,即推导并证明了压缩观测值(Compressive Measure)个数与广义相关度之间的满足某一关系式时,信号能够完全重构；最后把不相关性准则应用到高斯随机观测矩阵和随机±1 构成的Rademacher矩阵的稳定性分析.数值仿真表明高斯随机观测矩阵和随机±1 构成的Rademacher矩阵具有较好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周一宇	国防科学技术大学电子科学与工程学院	63	861	17.0	25.0
2	黄知涛	国防科学技术大学电子科学与工程学院	49	776	17.0	26.0
3	王丰华	国防科学技术大学电子科学与工程学院	19	353	11.0	18.0
4	王军华	国防科学技术大学电子科学与工程学院	3	49	3.0	3.0