| 发明名称 | 一种基于压缩感知的1-Bit稀疏度自适应信号重构方法 | ||
| 摘要 | 一种基于压缩感知的1-Bit稀疏度自适应信号重构方法，涉及1-Bit稀疏度自适应信号重构方法。解决了现有1-Bit稀疏度自适应信号重构方法所需要的信号稀疏度在实际测量中获得困难，导致信号重构过程复杂的问题。该信号重构方法利用信号本身的稀疏特性，自适应的估计出信号的稀疏度，克服了现有的1-Bit信号重构方法对信号稀疏度的依赖问题，同时，在缺少信号稀疏度的前提下，使得在信号重构过程的复杂度降低了10%以上，但是重构效果没有影响，与需要已知的信号稀疏度的信号重构方法相比，具有更高的实用性。本发明适用于对1-Bit稀疏度自适应信号进行重构。 | ||
| 申请公布号 | CN103684472A | 申请公布日期 | 2014.03.26 |
| 申请号 | CN201310738271.2 | 申请日期 | 2013.12.29 |
| 申请人 | 哈尔滨工业大学 | 发明人 | 付宁;张京超;杨柳;乔立岩 |
| 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 | 张宏威 |
| 主权项 | 1.一种基于压缩感知的1-Bit稀疏度自适应信号重构方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、设定各参数的初始状态值：初始稀疏信号x<sub>0</sub>=0，初始残差r<sub>0</sub>=y，y为观测值向量，初始迭代次数t=1，最大迭代次数为iterNum，信号估计稀疏度L=s，s为步长，1≤s≤10，步骤二、根据公式x<sub>t</sub>=x<sub>t-1</sub>+αΦ<sup>T</sup>r<sub>t</sub>计算稀疏信号x<sub>t+1</sub>，并保留前L个最大元素，其余元素设置为零，Φ为M×N维的观测矩阵，α=1，步骤三、根据公式r<sub>t</sub>=y-sign(Φx<sub>t</sub>)计算残差r<sub>t+1</sub>，步骤四、计算两个相邻重建信号的能量差，若满足||x<sub>t</sub>-x<sub>t-1</sub>||<sub>2</sub>≤ε，ε∈(4,5)，执行步骤七，若不满足||x<sub>t</sub>-x<sub>t-1</sub>||<sub>2</sub>≤ε，执行步骤五，步骤五、比较两个相邻重建信号的残差，若满足||r<sub>t</sub>||<sub>2</sub>≥||r<sub>t-1</sub>||<sub>2</sub>，则执行步骤六，若不满足||r<sub>t</sub>||<sub>2</sub>≥||r<sub>t-1</sub>||<sub>2</sub>，则执行步骤七，步骤六、增加稀疏度L=L+s，重置稀疏信号x<sub>t</sub>=x<sub>0</sub>，执行步骤九，步骤七、更新信号x<sub>t-1</sub>=x<sub>t</sub>，步骤八、更新残差r<sub>t-1</sub>=r<sub>t</sub>，步骤九、更新迭代次数t=t+1，步骤十、判断迭代次数t是否小于最大迭代次数iterNum或残差r<sub>t</sub>是否为零，若满足迭代次数t小于最大迭代次数iterNum或残差r<sub>t</sub>为零中的任意一个或两者同时满足，则执行步骤十一，若同时不满足迭代次数t小于最大迭代次数iterNum或残差r<sub>t</sub>为零，则返回执行步骤二，步骤十一、根据公式<img file="FDA0000449169370000011.GIF" wi="280" he="131" />对稀疏信号x<sub>t</sub>进行归一化，得到重构信号<img file="FDA0000449169370000012.GIF" wi="75" he="68" /> | ||
| 地址 | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号 | ||