分布式压缩感知联合重构算法

崔平; 倪林

分布式压缩感知联合重构算法

崔平,
倪林

1.
中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥 230061

基金项目:

国家自然科学基金(61172157)

详细信息

作者简介:
崔平(1990-),女,硕士生,主要研究方向为信号与图像处理。Email:cuiapple@mail.ustc.edu.cn

中图分类号: TN919.85

Joint reconstruction algorithm for distributed compressed sensing

Cui Ping,
Ni Lin

1.
Department of Electronic Engineering and Information Science,University of Science and Technology of China,Hefei 230061,China

摘要: 分布式压缩感知是用尽可能少线性测量值来表示一个联合稀疏信号。分布式压缩感知联合重构算法是以信号集中的某个信号为边信息,根据信号集中信号之间的相关关系来重构信号的算法。为了解决已有重构算法的复杂性以及减少重构算法所需的测量值数,提出了两种新的分布式压缩感知联合重构算法。对提出的两种新算法在信号和图像处理上进行了实验,验证了其可行性与先进性。结果表示,这两种联合重建算法在获取相同的图像质量时需要测量值更少。
- 分布式压缩感知 /
- 联合重构算法 /
- 联合稀疏模型
Abstract: Distributed compressed sensing is concerned with representing an ensemble of jointly sparse signals using as few linear measurements as possible. Joint reconstruction algorithm for distributed compressed perception was based on the idea of using one of the signals as side information, and then reconstruct other signals by the correlation between the side information and other signals. To resolve the complexity of reconstruction algorithms and reduce the measurements, two novel joint reconstruction algorithms for distributed compressed sensing based on joint sparse models were presented in this paper. Its application in signals and images processing was presented which are on the basis of demonstrating its feasibility. The result represent that the two novel joint reconstruction algorithms need fewer measurements for getting the same quality.
- distributed compressed sensing /
- joint reconstruction algorithm /
- joint sparse model

[1]	Candes E J, Wakin M B. An introduction to compressive sampling[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2008, 25(2): 2130.
[2]
[3]	Baron D, Duarte M F, Wakin M B, et al. Distributed compressive sensing[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2009, 21(3): 35-47.
[4]
[5]
[6]	Schnelle S R, Laska J L, Hegde C, et al. Algorithms for distributed compressive sensing[C]//Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), 2010: 2886-2889.
[7]
[8]	Coluccia G, Magli E, Roumy A, et al. Lossy compression of distributed sparse sources: a practical scheme[C]//2011 European Signal Processing Conference, 2011, 2: 45-60.
[9]
[10]	Tropp J A, Gilbert A C. Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2007, 53(12): 4655-4666.
[11]
[12]	Pati Y C, Rezaiifar R, Krishnaprasad P S. Orthogonal matching pursuit: Recursive function approximation with applications to wavelet decomposition[C]//Annual Asilomar Conference on Signals, System, and Computers, 1993, 1: 40-44.
[13]
[14]	Dacis G, Mallat S, Avellaneda M. Greedy adaptive approximation[J]. Constr Approx, 1996, 13: 173-187.
[15]	Duarte M F, Sarvotham S, Baron D, et al. Distributed compressed sensing of jointly sparse signals[C]//Conference Record of Thirty-ninth Asilomar conference on Signals, Systems and Computers, 2005, 24: 1537-1541.
[16]
[17]	Baron D, Duarte M F, Sarvotham S, et al. An information theoretic approach to distributed compressed sensing[C]//43rd Conference on Communication, Control and Computing, 2005, 11: 1397-1382.

[1]	李硕, 王纪强, 高忠国, 高建新, 侯泽民, 姜龙, 侯墨语. 基于拉曼信号分段重构的分布式光纤测温空间分辨率提升研究 . 红外与激光工程, 2023, 52(10): 20230076-1-20230076-6. doi: 10.3788/IRLA20230076
[2]	黄攀, 杨小冈, 卢瑞涛, 常振良, 刘闯. 基于空间联合的红外舰船目标数据增强方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(12): 20210281-1-20210281-10. doi: 10.3788/IRLA20210281
[3]	尹丽华, 杭娟, 康亮, 刘士建. 基于联合相机路径的红外视频稳像算法 . 红外与激光工程, 2021, 50(6): 20200405-1-20200405-11. doi: 10.3788/IRLA20200405
[4]	曹文焕, 黄树彩, 赵炜, 黄达. 二维非重构压缩感知自适应目标检测算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(1): 126001-0126001(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0126001
[5]	张锋, 郭金家, 刘春昊, 罗昭, 郑荣儿. 拉曼-荧光联合水下探测系统及初步试验 . 红外与激光工程, 2018, 47(6): 606006-0606006(5). doi: 10.3788/IRLA201847.0606006
[6]	刘燕平, 王冲, 吴云斌, 上官明佳, 夏海云. 联合时频分析在相干测风激光雷达中的应用 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1230001-1230001(8). doi: 10.3788/IRLA201847.1230001
[7]	尹红飞, 郭亮, 周煜, 孙剑锋, 曾晓东, 唐禹, 邢孟道. 基于改进SVA和压缩感知的SAL旁瓣抑制算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1230005-1230005(8). doi: 10.3788/IRLA201847.1230005
[8]	楚天鹏. 多光电跟踪设备异步序贯分布式目标跟踪算法 . 红外与激光工程, 2017, 46(9): 926002-0926002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0926002
[9]	张俊楠, 娄淑琴, 梁生. 基于SVM算法的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统模式识别研究 . 红外与激光工程, 2017, 46(4): 422003-0422003(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0422003
[10]	唐艳秋, 孙强, 赵建, 姚凯男. 基于衬底温度的红外焦平面联合非均匀性校正 . 红外与激光工程, 2016, 45(3): 304002-0304002(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0304002
[11]	陈俊宇, 李彬, 陈立娟, 桑吉章. 联合多个两行根数进行轨道预报 . 红外与激光工程, 2016, 45(S2): 30-34. doi: 10.3788/IRLA201645.S229001
[12]	纪强, 石文轩, 田茂, 常帅. 基于KL与小波联合变换的多光谱图像压缩 . 红外与激光工程, 2016, 45(2): 228004-0228004(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0228004
[13]	王鹏, 娄淑琴, 梁生, 张颜. 选择性平均的φ-OTDR分布式光纤扰动传感系统阈值算法 . 红外与激光工程, 2016, 45(3): 322003-0322003(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0322003
[14]	乔永明, 马彩文, 靳虎敏, 郝伟, 吕涛. 伞状多层分布式结构光学跟踪平台研究 . 红外与激光工程, 2015, 44(12): 3673-3677.
[15]	聂瑞杰, 李丽娟, 王朝林, 徐琰珂. 一种凝视红外成像系统联合非均匀校正算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(8): 2339-2346.
[16]	杨新锋, 刘远超, 粘永健, 滕书华. 超光谱图像的分布式压缩 . 红外与激光工程, 2015, 44(6): 1950-1955.
[17]	孙杜娟, 胡以华, 李乐. 气溶胶“沉降—扩散”联合动态数值模拟 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 449-453.
[18]	尹继豪, 孙建颖. 基于压缩感知理论的波段重构方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1260-1264.
[19]	谭歆, 冯晓毅, 王保平. 稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的应用 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3137-3143.
[20]	耿利祥, 陈钱, 钱惟贤. 改进的联合概率数据关联算法（JPDA）对红外目标与诱饵的辨别 . 红外与激光工程, 2013, 42(2): 305-310.

点击查看大图

计量

文章访问数: 474
HTML全文浏览量: 100
PDF下载量: 170
被引次数: 0

全文HTML

参考文献 (17)

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

留言板

分布式压缩感知联合重构算法

作者简介:
崔平(1990-),女,硕士生,主要研究方向为信号与图像处理。Email:cuiapple@mail.ustc.edu.cn

Joint reconstruction algorithm for distributed compressed sensing

计量

分布式压缩感知联合重构算法

1. 中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥 230061

作者简介:
崔平(1990-),女,硕士生,主要研究方向为信号与图像处理。Email:cuiapple@mail.ustc.edu.cn

English Abstract

Joint reconstruction algorithm for distributed compressed sensing

1. Department of Electronic Engineering and Information Science,University of Science and Technology of China,Hefei 230061,China

全文HTML

目录

留言板

分布式压缩感知联合重构算法

作者简介: 崔平(1990-),女,硕士生,主要研究方向为信号与图像处理。Email:cuiapple@mail.ustc.edu.cn

Joint reconstruction algorithm for distributed compressed sensing

计量

出版历程

分布式压缩感知联合重构算法

1. 中国科学技术大学 信息科学技术学院,安徽 合肥 230061

作者简介: 崔平(1990-),女,硕士生,主要研究方向为信号与图像处理。Email:cuiapple@mail.ustc.edu.cn

English Abstract

Joint reconstruction algorithm for distributed compressed sensing

1. Department of Electronic Engineering and Information Science,University of Science and Technology of China,Hefei 230061,China

全文HTML

目录

作者简介:
崔平(1990-),女,硕士生,主要研究方向为信号与图像处理。Email:cuiapple@mail.ustc.edu.cn

1. 中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥 230061

作者简介:
崔平(1990-),女,硕士生,主要研究方向为信号与图像处理。Email:cuiapple@mail.ustc.edu.cn