1比特壓縮感知中的信號重構方法研究.pdf

1、壓縮感知利用信號的稀疏性，在遠低于Nyquist采樣率的情況下，隨機獲取少量的測量值，然后通過非線性重構算法進行高精度的重構。而1比特壓縮感知理論在壓縮感知理論模型的基礎上，僅僅保留測量值的符號，通過增加測量次數(shù)來達到信號的精確重構。
　　本文以1比特壓縮感知理論體系為研究對象，研究了符號匹配追蹤算法和二進制迭代硬閾值算法，并針對其缺點和不足進行了改進。其具體的的工作主要包括以下幾個方面：
　　1、以壓縮感知和1比特壓縮感知

2、理論為研究模型，并對其三個主要方面進行了闡述：信號的稀疏表達、觀測矩陣的設計、重構算法的研究。同時對壓縮感知理論的一個分支1比特壓縮感知模型進行了深入研究，該模型對信號測量值進行1比特的量化，取其符號值然后通過重構算法來進行信號的重構。
　　2、提出了向前向后符號匹配追蹤算法。該算法在基于符號匹配追蹤算法的基礎上，將FBP算法的支撐集搜索模式引入到符號匹配追蹤算法當中去，提出了向前向后符號匹配追蹤算法，旨在解決稀疏度未知情況下的信