电子学报
電子學報
전자학보
ACTA ELECTRONICA SINICA
2013年
2期
363-370
,共8页
脉冲噪声%压缩感知%贝叶斯理论%鲁棒统计学
脈遲譟聲%壓縮感知%貝葉斯理論%魯棒統計學
맥충조성%압축감지%패협사이론%로봉통계학
大多数现有的压缩感知重构算法对脉冲噪声不具有鲁棒性,在脉冲噪声环境下,重构性能急剧下降,使得整个重构系统崩溃.针对此问题,本文提出了一种脉冲噪声环境下的稀疏重构算法BINSR算法,其基于贝叶斯理论,可以有效地估计出信号的支撑集和脉冲噪声中脉冲的位置,并且根据压缩感知观测序列的democracy特性,利用最小均方误差MMSE估计量,有效地估计出原信号.在此基础上,本文结合鲁棒统计学,提出自适应的ABINSR算法,使其不再依赖于信号以及噪声的统计参数.实验结果表明,BINSR算法在脉冲噪声环境下可以有效地恢复出稀疏信号,很大程度上改善了脉冲噪声环境下算法的重构性能.ABINSR算法不仅对脉冲噪声具有鲁棒性,而且可以在高斯白噪声环境下实现有效的信号重构.
大多數現有的壓縮感知重構算法對脈遲譟聲不具有魯棒性,在脈遲譟聲環境下,重構性能急劇下降,使得整箇重構繫統崩潰.針對此問題,本文提齣瞭一種脈遲譟聲環境下的稀疏重構算法BINSR算法,其基于貝葉斯理論,可以有效地估計齣信號的支撐集和脈遲譟聲中脈遲的位置,併且根據壓縮感知觀測序列的democracy特性,利用最小均方誤差MMSE估計量,有效地估計齣原信號.在此基礎上,本文結閤魯棒統計學,提齣自適應的ABINSR算法,使其不再依賴于信號以及譟聲的統計參數.實驗結果錶明,BINSR算法在脈遲譟聲環境下可以有效地恢複齣稀疏信號,很大程度上改善瞭脈遲譟聲環境下算法的重構性能.ABINSR算法不僅對脈遲譟聲具有魯棒性,而且可以在高斯白譟聲環境下實現有效的信號重構.
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