稀疏信号结构性噪声干扰下的感知矩阵优化

• 作者: 李如春 程云霄 覃亚丽
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 感知矩阵优化 稀疏贝叶斯理论 稀疏信号模型 结构性噪声
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 911-916
• 页数: 6页
• 分类号: TN919.4
• 字数: 4968字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180513

摘要

针对具有结构性噪声干扰的稀疏信号处理问题,该文提出一种基于贝叶斯理论的感知矩阵优化设计方法.结合具有加性干扰的稀疏信号模型,通过对感知矩阵进行能量约束,最小化信号的后验协方差矩阵的迹,实现感知矩阵的优化设计.仿真不同信号稀疏度和重构算法时,感知矩阵优化对信号重构误差和重构时间的影响;分析信号先验信息存在偏差时,感知矩阵优化对重构效果的影响.仿真结果表明,优化后的感知矩阵能够更好地获取稀疏信号中的重要信息,信号重构精度的均方误差减小约15～25 dB,重构时间减少约40％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃亚丽	浙江工业大学信息工程学院	55	160	6.0	10.0
2	李如春	浙江工业大学信息工程学院	40	143	7.0	10.0
3	程云霄	浙江工业大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0