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壓縮感知
壓縮感知 文章 進(jìn)入壓縮感知技術(shù)社區(qū)
壓縮感知技術(shù)在未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)中的應(yīng)用
- 隨著智能終端的興起及無(wú)線數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)的豐富,無(wú)線通信系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)用戶(hù)數(shù)大幅增加,數(shù)據(jù)內(nèi)容也不再限于傳統(tǒng)的文字或者圖像,未來(lái)用戶(hù)對(duì)高清晰度視頻、手機(jī)電視等多媒體業(yè)務(wù)的需求越來(lái)越多,導(dǎo)致無(wú)線網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)出
- 關(guān)鍵字: 壓縮感知 信道估計(jì) 大規(guī)模天線陣列系統(tǒng)
基于稀疏信號(hào)結(jié)構(gòu)信息的壓縮檢測(cè)算法
- 壓縮感知技術(shù)可以在不精確重構(gòu)信號(hào)的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)稀疏信號(hào)的檢測(cè)。目前已有的壓縮檢測(cè)算法主要利用的是稀疏信號(hào)的幅值信息,通過(guò)比較重構(gòu)出的最大稀疏系數(shù)與門(mén)限的大小關(guān)系來(lái)完成檢測(cè)任務(wù)。然而這種方法在低信噪比時(shí)檢測(cè)效果不理想,同時(shí)對(duì)檢測(cè)門(mén)限的精確程度要求很高。針對(duì)這種情況,本文提出一種基于稀疏信號(hào)結(jié)構(gòu)信息的壓縮檢測(cè)算法,根據(jù)部分重構(gòu)得到的信息與原始信號(hào)的結(jié)構(gòu)相似度來(lái)完成檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法在低信噪比下也可以獲得較高的檢測(cè)成功率,并且沒(méi)有檢測(cè)門(mén)限的束縛。
- 關(guān)鍵字: 壓縮檢測(cè) 稀疏信號(hào) 壓縮感知 門(mén)限 CoSaMP 201401
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壓縮感知介紹
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