【摘 要】
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针对压缩感知理论中确定性测量矩阵的构造问题,基于二进制伪随机序列,提出具有采样和重构性能的确定性测量矩阵.利用有限域、编码理论和伪随机序列等理论,引入奇数和偶数情况的低相关性二进制伪随机序列,在此基础上,提出了适用于压缩感知算法的确定性测量矩阵.理论分析和软件仿真实验表明,在同样的信号输入条件下,与高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵相比,基于伪随机序列的测量矩阵具有更加优秀的信号重构性能和更低的实现难度.
【机 构】
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陕西科技大学电子信息与人工智能学院
【基金项目】
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陕西省科技厅自然科学基础研究计划项目(2020JQ732),陕西科技大学博士科研启动基金项目(126021886,2018BJ-01)。
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针对压缩感知理论中确定性测量矩阵的构造问题,基于二进制伪随机序列,提出具有采样和重构性能的确定性测量矩阵.利用有限域、编码理论和伪随机序列等理论,引入奇数和偶数情况的低相关性二进制伪随机序列,在此基础上,提出了适用于压缩感知算法的确定性测量矩阵.理论分析和软件仿真实验表明,在同样的信号输入条件下,与高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵相比,基于伪随机序列的测量矩阵具有更加优秀的信号重构性能和更低的实现难度.
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