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文檔簡介
1、壓縮感知(CS: Compressed Sensing)理論作為一種新的信號采樣理論框架,一經(jīng)提出就受到各領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者的廣泛關(guān)注。該理論指出,如果信號是可壓縮的,那么就可以以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣速率對信號進(jìn)行采樣并在接收端無失真的恢復(fù),它實(shí)現(xiàn)了信號采樣和壓縮的同步進(jìn)行,避免了大量冗余的采樣數(shù)據(jù)。這一巨大優(yōu)勢,使得壓縮感知理論有著廣闊的應(yīng)用前景。
本文從信號的稀疏表示、觀測矩陣的設(shè)計、信號重構(gòu)算法三個方面詳細(xì)闡述了壓縮感知理論
2、。著重研究了信號的重構(gòu)算法,對經(jīng)典的算法進(jìn)行了具體的描述和仿真對比。最后,結(jié)合無線信道的稀疏性,研究了壓縮感知理論在信道估計中的應(yīng)用。本文的貢獻(xiàn)主要有以下兩點(diǎn):
(1)對光滑l0算法(SL(O): Smoothed l0 norm algorithm)進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo),并從數(shù)學(xué)的角度分析了該算法在求解中存在的“鋸齒現(xiàn)象”,此外,該算法求解過程中的步長選取是由人為經(jīng)驗確定的。這些因素導(dǎo)致目標(biāo)函數(shù)逼近的最小值并不是最優(yōu)的。針對
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