基于贝叶斯压缩感知的自适应测量算法

摘要：

针对传统压缩感知理论无法实现自适应压缩测量的不足,介绍了基于贝叶斯估计的压缩感知重构算法;建立了基于重构信号微分熵的自适应评价指标;构建了基于分块测量方式的自适应压缩测量算法.仿真分析了该算法用于随机阶跃信号的测量效果,实验结果表明:建立的自适应评价指标与被测信号重构误差具有相似的变化趋势,能有效反映随机测量进程,可以实现自适应压缩测量.正是在 BCS 理论的基础上,提出了一种根据以获取信息的不确定度,进而自适应实现压缩测量的算法,该算法运算简单,适用于实时信号的在线压缩测量.

关键词：压缩感知、贝叶斯估计、自适应测量、微分熵、重构误差

分类号：O810

在线出版日期：2013-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：200-202