基于压缩感知理论的卫星云图重构技术研究

• 作者: 陈丰为 陈韶钰
• 来源期刊: 计算机科学与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 卫星云图压缩 稀疏表示 随机采样 优化算法
• 年，卷（期）: jsjkxyyy_2018,（1）
• 页码范围: 130-138
• 页数: 9页
• 分类号: TP39

摘要

压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论突破了传统压缩编码技术中奈奎斯特(Nyquist)采样定理的限制,它基于信号的稀疏性、测量矩阵的随机性和非线性优化算法完成对信号的采样压缩和恢复重构。这种全新的理论为有效地克服传统压缩编码技术中的缺陷,解决高分辨率卫星云图压缩中面临的高采样率、大数据量和实时传输等困难提供了可能。本文概述了压缩感知的基本理论,详细探讨了基于压缩感知理论的卫星云图压缩研究,并对压缩感知理论中广泛应用的正交匹配追踪算法进行了优化使其更加适合于卫星云图的处理,并对优化后的算法对卫星云图的重建的效果进行了仿真实验,明确了研究中存在的问题,阐述了下一步的研究方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈韶钰	周口科技职业技术学院信息与电子工程学院	2	0	0.0	0.0
2	陈丰为	周口科技职业技术学院信息与电子工程学院	1	0	0.0	0.0