基于稀疏贝叶斯的调制宽带转换器框架下信号盲重构方法

    公开(公告)号:CN109586728B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN201811509899.4

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 基于稀疏贝叶斯的调制宽带转换器框架下信号盲重构方法,它用于压缩感知信号的重构技术领域。本发明解决了现有调制宽带转换器框架下的重构方法在信号含有噪声时的重构性能差的问题。本发明首先将输入稀疏信号与伪随机序列相乘,接着对相乘得到的信号进行低速采样和滤波操作,然后构建观测矩阵,将信号表示成压缩感知的表示形式,在恢复时,采用稀疏贝叶斯方法对信号进行估计,通过EM算法迭代求得输入稀疏信号的方差γ,完成稀疏信号的重构;在信号信噪比同为‑15dB的情况下,与现有方法相比,本发明的重构方法可以将稳态均方误差值降低75%以上,有效提升了重构性能。本发明可以应用于压缩感知信号的重构领域。

    基于稀疏贝叶斯的调制宽带转换器框架下信号盲重构方法

    公开(公告)号:CN109586728A

    公开(公告)日:2019-04-05

    申请号:CN201811509899.4

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 基于稀疏贝叶斯的调制宽带转换器框架下信号盲重构方法,它用于压缩感知信号的重构技术领域。本发明解决了现有调制宽带转换器框架下的重构方法在信号含有噪声时的重构性能差的问题。本发明首先将输入稀疏信号与伪随机序列相乘,接着对相乘得到的信号进行低速采样和滤波操作,然后构建观测矩阵,将信号表示成压缩感知的表示形式,在恢复时,采用稀疏贝叶斯方法对信号进行估计,通过EM算法迭代求得输入稀疏信号的方差γ,完成稀疏信号的重构;在信号信噪比同为-15dB的情况下,与现有方法相比,本发明的重构方法可以将稳态均方误差值降低75%以上,有效提升了重构性能。本发明可以应用于压缩感知信号的重构领域。

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