测量矩阵优化相关论文
超宽带、高分辨、多通道及多目标已成为目前雷达处理技术的主要发展趋势,由此带来了雷达信号处理过程中运算量巨大,数据存储量、传......
传统Nyquist采样定律要求采样频率大于信号带宽的两倍,才能保证恢复出来的信号不失真,而在处理宽频段这类信号时,采样频率剧增的同......
随着物联网技术的快速发展,各种传感器网络得到了更为广泛的应用,这些传感器在方便社会生活的同时,也会产生大量的敏感数据。这些......
随着低功耗无线通信技术之发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)技术随之兴起,并得到广泛关注。目前,WSNs中信号处......
随着物联网技术的高速发展,各应用领域产生的数据量正快速增长且呈现出多样化特征,如何对数据进行高效采集与传输成为目前的研究热......
如何在保留尽可能少的数据的同时获取所需信息成为信息时代面临的极大挑战。压缩感知理论对时域或变换域稀疏信号,使用测量矩阵将......
作为图像处理领域的一个新兴方向,压缩感知理论在过去几年受到众多学者的广泛关注,其中单像素成像作为压缩感知理论的重要应用,因......
压缩感知雷达的目标场景恢复性能要求不同目标的反射回波在压缩空间上的互相关性尽可能小。基于该思想,提出了压缩感知雷达感知矩......
压缩感知理论中,测量矩阵优化是一类通过减小测量矩阵与稀疏字典的互相关性来改善测量矩阵性能的方法。本文提出一种能够同时降低......
在压缩感知中,降低传感矩阵的列相干性可以提高重构精度。因为稀疏字典一般是固定的,所以目前主要通过优化测量矩阵来间接降低传感......
