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摘要:
该文利用复数稀疏信号的时域相互关系提出一种新的稀疏贝叶斯算法(CTSBL)。该算法利用复数信号的实部与虚部分量具有相同的稀疏结构的特点,提升估计信号的稀疏程度。同时将多个测量信号间的内部结构信息引入到了信号恢复中,使原始的多测量稀疏信号恢复问题转变为单测量块稀疏信号恢复问题,使恢复性能得到了提升。理论分析和仿真结果证明,提出的 CTSBL 算法相较于目前的针对复数信号的多测量矢量贝叶斯压缩感知(CMTBCS)算法和块正交匹配追踪算法(BOMP)在估计精度上具有更好的性能。
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文献信息
篇名 基于贝叶斯压缩感知的复数稀疏信号恢复方法
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 压缩感知 稀疏信号恢复 多矢量测量模型 块稀疏贝叶斯
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1419-1423
页数 5页 分类号 TN911.72
字数 4563字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT151056
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王伟 哈尔滨工程大学自动化学院 233 1920 22.0 31.0
2 雷舒杰 哈尔滨工程大学自动化学院 3 10 2.0 3.0
3 唐伟民 哈尔滨工程大学自动化学院 2 8 2.0 2.0
4 王犇 哈尔滨工程大学自动化学院 3 14 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
稀疏信号恢复
多矢量测量模型
块稀疏贝叶斯
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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