基于 Monte Carlo 采样的压缩感知弱匹配去噪重构

• 作者: 康健 张洋 田文飚 芮国胜
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 去噪 自适应重构 Monte Carlo 采样
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1732-1737
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.09.008

摘要

最小二乘是现有贪婪迭代类压缩感知重构算法中通用的信号估计方法，其未考虑到可能将量测噪声引入信号估计的情况。针对以上不足，提出一种基于 Monte Carlo 采样的压缩感知弱匹配去噪重构算法。该算法在未知信号稀疏度先验的条件下，通过引入递推 Bayesian 估计减小量测噪声的干扰；同时，以弱匹配的方式筛选出有效的原子，并剔除冗余原子进而重构原信号。新算法继承了现有贪婪迭代类算法的有效性，同时避免了因噪声干扰或稀疏度未知导致的重构失败。理论分析和实验表明，新算法在同等条件，尤其是非高斯噪声情况下，重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法，且其运算时间低于 BPDN 算法和同类的 KF-SAMP 算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	芮国胜	海军航空工程学院信号与信息处理山东省重点实验室	134	794	13.0	23.0
2	康健	海军航空工程学院信号与信息处理山东省重点实验室	26	254	6.0	15.0
3	张洋	海军航空工程学院信号与信息处理山东省重点实验室	37	140	8.0	10.0
4	田文飚	海军航空工程学院信号与信息处理山东省重点实验室	44	193	6.0	12.0