发明名称 一种基于m序列的可变维度的压缩感知观测矩阵构造方法
摘要 一种基于m序列的可变维度的压缩感知观测矩阵构造方法,本发明涉及基于m序列的可变维度的压缩感知观测矩阵构造方法。本发明的目的是为了解决现有压缩感知观测矩阵硬件存储空间大、应用范围受限、其信号重构性能和重构概率低以及硬件复杂度高的缺点。具体过程为:根据待采样信号长度N选择子矩阵维数;得到m序列优选对;分别产生第一组m序列和第二组m序列;得到A和B;合并为Φ<sub>1</sub>;选取Φ<sub>1</sub>中前N列构成Φ<sub>2</sub>;根据实际所需要的观测量,随机生成S个子集Γ<sub>i</sub>;计算互相关;得到最优子集;根据最优子集中元素,选取Φ<sub>2</sub>对应的行序号,构成本发明的观测矩阵。本发明用于信号处理和通信技术领域。
申请公布号 CN106230441A 申请公布日期 2016.12.14
申请号 CN201610555062.8 申请日期 2016.07.14
申请人 哈尔滨工业大学 发明人 赵洪林;张若愚;张佳岩;马永奎;刘春刚;张中兆;沙学军;肖婧婷;贾少波;单成兆
分类号 H03M7/30(2006.01)I 主分类号 H03M7/30(2006.01)I
代理机构 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人 杨立超
主权项 一种基于m序列的可变维度的压缩感知观测矩阵构造方法,其特征在于:一种基于m序列的可变维度的压缩感知观测矩阵构造方法具体步骤为:步骤一、根据信号处理和通信领域中实际的待采样信号长度N选择子矩阵维数P×P,满足<img file="FDA0001049593140000011.GIF" wi="227" he="103" />步骤二、根据步骤一得到的子矩阵维数P×P得到m序列优选对,P满足P=2<sup>r</sup>‑1,其中r为移位寄存器的级数;所述,m序列是最长线性移位寄存器序列的简称,是一种伪随机序列;步骤三、利用步骤二得到的m序列优选对分别产生第一组m序列a={a<sub>1</sub> a<sub>2</sub> a<sub>3</sub> … a<sub>P‑1</sub>}和第二组m序列b={b<sub>1</sub> b<sub>2</sub> b<sub>3</sub> … b<sub>P‑1</sub>};其中,a为m序列优选对产生的第一组m序列;a<sub>1</sub>、a<sub>2</sub>、a<sub>3</sub>、a<sub>P‑1</sub>为周期为P的m序列a包含的元素;b为m序列优选对产生的第二组m序列;b<sub>1</sub>、b<sub>2</sub>、b<sub>3</sub>、b<sub>P‑1</sub>为周期为P的m序列b包含的元素;步骤四、对步骤三得到的第一组m序列和第二组m序列循环位移,分别得到Toeblitz矩阵A和B;步骤五、将步骤四得到的Toeblitz矩阵A和Toeblitz矩阵B合并为观测矩阵Φ<sub>1</sub>,大小为P×2P;步骤六、选取步骤五得到的观测矩阵Φ<sub>1</sub>中前N列构成观测矩阵Φ<sub>2</sub>;步骤七、在步骤六得到的观测矩阵Φ<sub>2</sub>的基础上,根据实际所需要的观测量M,随机生成S个子集<img file="FDA0001049593140000012.GIF" wi="307" he="63" />i=1,2,…,S,满足|Γ<sub>i</sub>|=M,S取值范围为100≤S≤10000;M<N;步骤八、根据步骤七得到的S个子集中每一个子集Γ<sub>i</sub>,计算互相关μ<sub>i</sub>;步骤九、根据步骤八得到的互相关μ<sub>i</sub>,得到最优子集Γ<sub>opt</sub>;步骤十、根据步骤九得到的最优子集Γ<sub>opt</sub>中元素,选取步骤六得到的观测矩阵Φ<sub>2</sub>对应的行序号,构成本发明的观测矩阵Θ。
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