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粒子滤波匹配追踪重构算法
引用本文:刘玉磊,梁俊,肖楠,胡猛,杨萌. 粒子滤波匹配追踪重构算法[J]. 国防科技大学学报, 2017, 39(5): 108-114
作者姓名:刘玉磊  梁俊  肖楠  胡猛  杨萌
作者单位:1. 空军工程大学 信息与导航学院, 陕西 西安 710077,1. 空军工程大学 信息与导航学院, 陕西 西安 710077,1. 空军工程大学 信息与导航学院, 陕西 西安 710077,1. 空军工程大学 信息与导航学院, 陕西 西安 710077,2. 中国人民解放军94755部队, 福建 漳州 363000
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61501496);陕西省自然科学基金资助项目(2012JM8004);航空科学基金资助项目(2013ZC15008)
摘    要:针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。

关 键 词:压缩感知;粒子滤波;非高斯噪声;盲稀疏度;重构
收稿时间:2016-05-29

Particle filtered matching pursuit for signal reconstruction
LIU Yulei,LIANG Jun,XIAO Nan,HU Meng and YANG Meng. Particle filtered matching pursuit for signal reconstruction[J]. Journal of National University of Defense Technology, 2017, 39(5): 108-114
Authors:LIU Yulei  LIANG Jun  XIAO Nan  HU Meng  YANG Meng
Abstract:
Keywords:compressive sensing   particle filter   non-Gaussion noise   blind sparsity   reconstruction
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