基于广义模式耦合稀疏Bayesian学习的1-Bit压缩感知

来源 :系统工程与电子技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：water15

【摘要】

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在1-Bit压缩感知(compressive sensing,CS)框架下,将信号的稀疏结构先验引入广义稀疏Bayesian学习(generalized sparse Bayesian learning,Gr-SBL),研究基于Gr-SBL的1-Bit CS

【作者】

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司菁菁韩亚男张磊程银波

【机构】

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燕山大学信息科学与工程学院,河北省信息传输与信号处理重点实验室,河北农业大学海洋学院

【出处】

：

系统工程与电子技术

【发表日期】

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2020年12期

【关键词】

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1-Bit压缩感知广义稀疏Bayesian学习模式耦合自适应阈值 1-Bit compressive sensing(CS)generalized spa

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61701429),河北省自然科学基金(F2018203137)资助课题

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在1-Bit压缩感知(compressive sensing,CS)框架下,将信号的稀疏结构先验引入广义稀疏Bayesian学习(generalized sparse Bayesian learning,Gr-SBL),研究基于Gr-SBL的1-Bit CS重构。将广义线性模型与模式耦合稀疏Bayesian学习相结合,提出了一种基于广义模式耦合稀疏Bayesian学习1-Bit CS重构算法,简称为1-Bit Gr-PC-SBL算法。该算法将1-Bit CS重构问题迭代地分解成一系列标准CS重构问题,在信

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