稀疏度估计相关论文
认知无线电（Cognitive Radio,CR）是一种智能频谱共享技术,能够通过感知周围无线环境发现并利用已授权频段内未被占用的空闲频段,实现......
视频目标跟踪是计算机视觉研究的重要方向之一，在智能交通系统、人机交互、机器人导航和智能视频检索等领域有着广泛的应用。然而，由......
随着移动通信技术的发展,当前静态的频谱分配策略导致频谱利用率严重不足。认知无线电能够通过机会性的频谱接入来提高频谱资源的......
随着智能终端的普及和移动互联网的发展,大量的应用如QQ、微信、微博等即时通信业务和机器到机器(Machine to Machine,M2M)通信业......
随着现代科技的飞速发展和工业自动化水平不断提高,机械设备的结构日益多样化、复杂化。旋转机械一旦发生故障,造成的损失往往是无......
压缩感知理论中,信号稀疏度直接关系到采样速率的设定以及观测矩阵的构造,而该先验信息往往受限.针对这一问题,本文从大维随机矩阵......
为了提高稀疏信号贪婪算法的重构性能,提出了一种改进的贪婪重构算法,即稀疏度估计变步长匹配追踪算法.与现有的贪婪算法相比,该算......
为了在稀疏度未知的情况下重构信号,并且解决SAMP框架下的步长选择难题,提出一种新的稀疏度估计方式,以及一种新的压缩感知重构算......
针对基于压缩感知的传统频谱感知方法通常假设稀疏度已知,而实际频谱感知中信道稀疏度是未知且时变的这一问题,提出一种稀疏度自适......
宽带压缩频谱检测存在信号稀疏度未知和次用户检测开销过大的问题.因此,本文提出一种高效的协作宽带压缩频谱检测方案.首先,推导了......
宽带压缩频谱检测存在依赖稀疏度先验信息和信号重构时延较高的问题.因此,本文提出了一种高效可靠的宽带压缩频谱检测方案.首先,推......
针对压缩采样匹配追踪信道估计算法需已知稀疏度而稀疏度不易得到这一问题，研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一......
压缩感知是一种通过少量的采样值即可以实现稀疏信号准确重构的信号采样理论。本文研究压缩感知的信号重构算法,提出了一种基于支......
针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息,从而影响图像的重构效果问题,提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知......
稀疏表示方法经过几十年的发展,在很多领域得到了深入研究与应用。信号稀疏度的估计是对信号进行稀疏分解的工作中的重要环节。根......
在实际生活中频谱通常是稀疏的,将压缩感知(compressed sensing,CS)技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而,实践中稀疏度通......
