【摘 要】
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测量矩阵是压缩感知理论的重要组成部分,其性能关系着信号的重构精度。针对常用测量矩阵重构精度不足的缺点,提出了一种新的测量矩阵,称作基于马尔科夫链的随机测量矩阵。首
【基金项目】
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河南省科技厅科技攻关和软科学项目(192102310446)
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测量矩阵是压缩感知理论的重要组成部分,其性能关系着信号的重构精度。针对常用测量矩阵重构精度不足的缺点,提出了一种新的测量矩阵,称作基于马尔科夫链的随机测量矩阵。首先,利用马尔科夫链的随机性生成M个随机数,将这些数按照规则分别映射为-1和1后作为M×M维对角阵的元素;其次,利用马尔科夫链生成M×(N-M)个随机数并按照规则分别映射成0和1,构成只包含0、1两种元素的M×(N-M)矩阵;最后,将这两部分矩阵结合在一起形成M×N的测量矩阵。仿真结果表明,所提出的矩阵的性能优于常用的测量矩阵和基于奇异值分解的Toeplitz结构矩阵。
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