动态压缩感知综述

• 作者: 毕卫红 王林 胡正平 荆楠
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 动态压缩感知 时变稀疏信号 动态测量 卡尔曼滤波 视频压缩感知
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 22-37
• 页数: 16页
• 字数: 14809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140087

摘要

动态压缩感(Dynamic compressed sensing, DCS)知由视频信号处理问题引出,是压缩感知(Compressed sensing, CS)理论研究领域中新兴起的一个研究分支,旨在处理信号支撑集随时间发生变化的时变稀疏信号,较为成功的应用范例是动态核磁共振成像。本文首先介绍动态系统模型,给出时变稀疏信号支撑集缓慢变化的定义、时变稀疏信号的稀疏表示和感知测量的方法；其次,建立一个统一的时变稀疏信号重构模型,基于该模型对现有算法进行分类,简要综述时变稀疏信号的重构算法,并且对比分析算法的性能；最后,讨论动态压缩感知的应用,并对其研究前景进行展望。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕卫红	燕山大学信息科学与工程学院	193	1520	22.0	30.0
2	胡正平	燕山大学信息科学与工程学院	160	1215	17.0	28.0
3	王林	燕山大学信息科学与工程学院	24	191	7.0	13.0
4	荆楠	燕山大学信息科学与工程学院	9	70	3.0	8.0