一种改进的压缩感知信号重构算法

• 作者: 李少东 杨军 胡国旗
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 卡尔曼滤波 稀疏信号重构 最小l1范数
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 744-749
• 分类号: TN957
• 字数: 5582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.05.020

摘要

针对支撑集未知且变化时的稀疏信号的重构问题,本文基于卡尔曼滤波思想,结合压缩感知算法,给出了一种改进的卡尔曼-压缩感知(Modified Kalman Filter Compressive Sensing,MKFCS)信号重构算法,该算法首先利用Kalman滤波获得信号残差的有效估计,然后根据残差变突情况,用改进的CS算法估计突变位置以确定信号的新的支撑集,最后用最小二乘方法重构信号,从而自适应的实现支撑集未知且变化的稀疏信号的重构.最后对所改进的通过重构精度、重构误差、稳健性等方面进行了仿真,仿真结果表明所提算法重构信号具有需要量测个数少、重构精度高、鲁棒性强等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨军		47	199	9.0	12.0
2	李少东		22	159	8.0	11.0
3	胡国旗		4	27	2.0	4.0