【摘 要】
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随着雷达、卫星遥感技术的的高速发展,信号重构精度和效率的要求越来越高。针对传统贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing,BCS)算法需要进行高维矩阵反复求逆致使算法
【机 构】
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贵州师范大学数学科学学院,贵州师范大学大数据与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(6156010183)
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随着雷达、卫星遥感技术的的高速发展,信号重构精度和效率的要求越来越高。针对传统贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing,BCS)算法需要进行高维矩阵反复求逆致使算法复杂度过高、运算时间过长的问题,结合Cholesky矩阵分解快速求逆方法,提出一种基于矩阵分解的改进贝叶斯压缩感知算法。通过仿真比较传统的BCS算法、最小l 1范数算法和正交匹配追踪算法(OMP),笔者改进的BCS算法在不损失信号重构精度的同时大幅缩减了算法运算时间,重构效果得到改善。
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