基于因子图的马尔可夫压缩感知

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压缩感知的研究对象是稀疏性的信号,这和认知无线电理论中机会主义的频谱占用环境一致,压缩感知在认知无线电中的应用可以得到比传统的探测方法更灵活的解决方案。本文假设认知无线电环境中要探测的信号为一阶马尔可夫过程,通过贝叶斯推理实现信号的探测。这种概率模型可以用因子图来表示,在因子图中通过节点之间的信息传递来实现信号的感知和重建。节点之间的联系可以在因子图中产生环,从而可以得到一种迭代更新的算法。实现结果显示这种算法可以得到更好的性能。
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