基于贝叶斯压缩感知的复数稀疏信号恢复方法

摘要：

该文利用复数稀疏信号的时域相互关系提出一种新的稀疏贝叶斯算法(CTSBL)。该算法利用复数信号的实部与虚部分量具有相同的稀疏结构的特点，提升估计信号的稀疏程度。同时将多个测量信号间的内部结构信息引入到了信号恢复中，使原始的多测量稀疏信号恢复问题转变为单测量块稀疏信号恢复问题，使恢复性能得到了提升。理论分析和仿真结果证明，提出的 CTSBL 算法相较于目前的针对复数信号的多测量矢量贝叶斯压缩感知(CMTBCS)算法和块正交匹配追踪算法(BOMP)在估计精度上具有更好的性能。

关键词：压缩感知、稀疏信号恢复、多矢量测量模型、块稀疏贝叶斯

所属期刊栏目：38

分类号：TN911.72

资助基金：国家自然科学基金61571148;中国博士后科学基金2014M550182;黑龙江省博士后特别资助LBH-TZ0410;哈尔滨市科技创新人才资助课题2013RFXXJ016;中国博士后特别资助2015T80328Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China61571148;China Postdoctoral Science Foundation2014M 550182;Heilongjiang Province Postdoctoral Special FoundationLBH-TZ0410;Harbin Science and Technology Innovation Talents2013RFXXJ016;China Postdoctoral Special Funding2015T 80328

在线出版日期：2016-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1419-1423