【摘 要】
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在压缩感知(CS)技术中,基于最小洛伦兹范数的重构算法在脉冲噪声环境下具有较强的鲁棒性。但是,洛伦兹硬阈值追踪(LHTP)算法采用残差的负梯度更新信号的估计量,从中引入了噪
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学通信核心芯片、协议及系统应用创新团队
【基金项目】
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国家科技重大专项(2016ZX03002010-003)
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在压缩感知(CS)技术中,基于最小洛伦兹范数的重构算法在脉冲噪声环境下具有较强的鲁棒性。但是,洛伦兹硬阈值追踪(LHTP)算法采用残差的负梯度更新信号的估计量,从中引入了噪声的影响。基于此,提出了洛伦兹双阈值余量追踪(LDTRP)算法,通过迭代估计的重构误差来修正信号的估计量,并利用残差设置新的野点阈值。实验结果表明,无论信号是否受到噪声影响,LDTRP算法均能获得更好的信号重构质量。另外,在含有脉冲噪声的环境中,相比洛伦兹迭代硬阈值(LIHT)算法与LHTP算法,所提算法降低了对脉冲数量以及脉冲功率变化
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