贝叶斯压缩感知相关论文
阵列信号处理在军用和民用上都有广泛的应用,如声纳、电子对抗和地震勘探等领域,波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计问题是阵列......
The photoacoustic tomography (PAT) method, based on compressive sensing (CS) theory, requires that, for the CS reconstru......
针对高复杂度的传统视频编码器不能适用于计算能力和资源受限的应用环境(如无线多媒体传感网)的问题,分布式视频编码(Distributed ......
近年来,随着信息技术的迅猛发展,人们对图像质量的要求也越来越高,这造成了信号采样、传输和存储的巨大压力,从而如何缓解这种压力......
近些年来,随着移动互联网的高速发展,无线网络和移动智能设备的广泛普及,基于Wi-Fi的室内定位技术逐渐被广泛采纳。然而,在当前基......
随着信息通信技术的发展,无线业务带来的巨大需求量使得频谱资源紧缺问题日益凸显。并且传统的静态频谱分配政策也导致了频谱利用......
随着信息和科学技术不断地提高,人们对信息的安全性要求也提高了,声发射(Acoustic Emission,AE)识别技术被广泛地应用在基础建筑材......
近场声全息技术是一种强大的声源定位识别技术与声场可视化工具。该项技术可以利用靠近声源的近场测得携有充分描述声源细节信息的......
针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像分辨率低以及稀疏孔L径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩......
为了解决在无线传感器网络监测的区域内进行信号目标源探测的问题,提出了一种联合低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)算法和贝叶斯......
针对传统图像修复方法依赖图像的结构特征和基于稀疏表示的图像修复方法未考虑修复过程中的观测噪声的问题,提出了一种基于贝叶斯......
经典加权子空间拟合算法需进行多维非线性优化,初始参数的难以设置和较大的计算量限制了其应用。结合压缩感知理论,本文提出了一种......
提出了一种基于贝叶斯压缩感知的新方法,对作用在复合材料结构上的冲击载荷时间历程进行识别。首先将复合材料结构冲击响应的动力......
传统压缩感知（CS,Compressive Sensing）成像方法一般假定目标精确位于事先划定的成像网格上,实际中由于散射点空间位置是连续分布的,......
水声通信中过多的流量数据给采样和网络传输带来了困难,而压缩感知是一种可行的低速采样理论.提出基于贝叶斯压缩感知理论的水声通......
压缩感知（CompressedSensing）技术通过信号采样与压缩过程同时进行的方式，解决了传统的信号处理方式中信号存储传输空间较大、处理效......
提出了一种基于贝叶斯压缩感知的与文本无关说话人识别算法。针对算法中的稀疏系数的特点，引人半高斯先验假设，并利用稀疏贝叶斯学习......
已有的基于压缩感知理论的雷达成像技术通常是基于待重构目标散射点自身非常＂稀疏＂的前提下。然而实际情形中,针对大型刚体目标成像,......
随着雷达、卫星遥感技术的的高速发展,信号重构精度和效率的要求越来越高。针对传统贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing,......
超宽带是一种新颖的高速无线通信技术。其过高的带宽给采样带来了困难,压缩感知理论提供了一种可行的低速采样方法。针对目前的压......
贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressed Sensing，BCS）通过稀疏贝叶斯回归模型中相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）的学习来解决压......
在认知无线网络（CRN）中,基于压缩感知的宽带频谱检测仅关注频谱有效性,未考虑到频谱检测过程中节点的能效问题,在提高频谱检测性能的......
随着物联网时代的到来,人们对基于位置的服务的需求越来越大,尤其是GPS无法进行有效定位的区域,比如室内和水下。水下环境异常负责......
基于压缩感知（Cs）的合成孔径雷达（SAR）成像可以有效降低数据量、提高分辨率和减少信号带宽，但由于SAR成像过程中受到强噪声和杂波干扰，在......
针对ISAR自聚焦成像,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知的高分辨率成像算法。首先利用目标图像的稀疏特性构建级联形式的稀疏先验模......
随着科学技术的发展,移动通信技术也是与日俱新。现今认知无线电以及超宽带技术的发展,导致了对采样技术的要求越来越高,如果按照......
桥梁结构的健康状况与经济、安全等问题密切相关,目前已建成并投入使用的在役桥梁面临着严峻自然环境、荷载效应、材料老化、疲劳......
空间谱估计中,在一定的物理传感器数目下,为了获得尽可能多的自由度,设计了一种新型传感器几何结构阵列-级联阵列,该阵列将均匀线......
很多工程技术难题都可以归纳为非平稳信号的变换域分析问题,离散分数傅里叶变换将信号投影到线性chirp基函数上,是一类十分适合非......
针对在宽频段存在频谱采样率高的问题,运用贝叶斯压缩感知进行频谱稀疏采样及重构,然而检测过程存在运行时间慢的缺点,因此本文提......
针对压缩感知应用于UWB通信信道估计时信息算子的相干性严重影响UWB信道估计精度的问题，提出将优化的信息算子和贝叶斯算法相结合的......
提出了一种无线传感器网络中，在压缩感知域内对敏感数据进行嵌入及提取的安全传输框架。在该框架中，传感器节点利用压缩感知技术对敏......
现有贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressed Sensing,BCS)-逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像算法中先验......
针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)面临测量噪声、信道干扰及系统精度误差等扰动时,非自适应随机测量值和感知矩阵......
配电网结构复杂、分支众多、架空线与电缆共存,故障后巡线困难。目前已有很多方法很够实现故障区域定位,但该类方法得到的最小故障......
设计了一种基于贝叶斯压缩感知(bayesian compressing sensing,BCS)的水声信道(underwater acoustic channel,UWAC)估计方法,并具......
实际场景中穿墙雷达成像的墙体参数大多是未知的,采用现有的穿墙稀疏成像算法会出现目标位置偏移和图像模糊,提出一种基于结构化贝......
通过分析超宽带信道本身特性，利用混沌序列良好的随机性，提出一种基于Logistic混沌序列的超宽带信道估计方法。通过Logistic映射产生......
针对传统压缩感知频率步进探地雷达成像算法存在计算量大和对噪声和重建正则化参数敏感的问题,提出一种基于稀疏贝叶斯学习的贝叶......
随着人们对于室内位置服务需求的日益高涨,越来越多的研究者们投入到了室内定位技术的研究领域。其中,由于WiFi网络与设备的广泛部......
超宽带技术是无线通信技术中的关键技术。随着船舶业的飞速发展,数据量的增长速度越来越快,产生的大量数据在进行数据通信的过程中......
随着互联网的快速发展,社交网站和电子商务越来越盛行。然而海量图片数据直接存储到服务器,无疑增加了服务器的存储管理压力,尤其......
地震数据压缩是解决地震仪无线数据传输的一项关键技术。现有技术方案是对现场数据变换编码，消除其冗余达到压缩效果，再解码反变换恢......
超宽带(Ultra-Wideband,UWB),一种不用载波而采用时间间隔极短(小于1ns)的脉冲进行通信的方式。由于UWB本身具有定位精度高、操作......
针对室内多目标基于无线信号强度定位中的数据采集和精确度问题,引入基于贝叶斯压缩感知和拉普拉斯先验模型算法,从而满足在达到所......
图像修复是利用图像中已知区域信息对破损区域进行信息填充,以弥补信息的损失.传统的修复方法依赖图像的结构来确定,使图像达到人......
针对跳频信号参数估计问题,提出一种基于贝叶斯压缩感知的方法。根据跳频信号的数学模型,将待估计的参数在给定的定义域内离散化构......
