一种基于PEG的构造矩阵在压缩感知中的应用

来源 :无线电通信技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：laoyang2009123456

【摘要】

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压缩感知(Compressed Sensing,CS)中测量矩阵是获取原始信号数据结构和信息的关键,测量矩阵的研究为压缩感知理论在具体场景中的应用提供理论基础。通过比较稀疏空间中的信号

【作者】

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杜凤强叶润闫斌

【机构】

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电子科技大学传感网络与智能信息处理实验室

【出处】

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无线电通信技术

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

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压缩感知 LDPC 凸优化零空间特性 compressed sensingLDPCconvex optimizationnull-space property

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(61703060,61973055),四川省科技计划项目(2019YJ0165)

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压缩感知(Compressed Sensing,CS)中测量矩阵是获取原始信号数据结构和信息的关键,测量矩阵的研究为压缩感知理论在具体场景中的应用提供理论基础。通过比较稀疏空间中的信号重构问题与线性解码问题,论述了压缩感知理论与低密度奇偶校验码(Low-density Parity-check,LDPC)间的理论联系,得出结论:稀疏校验矩阵可以作为压缩感知测量矩阵。为验证结论,提出了分组渐进边生长算法(Progressive-edge-growth by Group,G-PEG),该算法改善了矩阵生成速度

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