一种压缩感知信号重构方法、装置及相关设备制造方法及图纸

本申请公开了一种压缩感知信号重构方法，该压缩感知信号重构方法针对原始信号稀疏度未知的情况，通过迭代判断残差的1范数与预设阈值的大小关系，确定迭代过程中测量矩阵对恢复结果贡献最大的列向量的数量，当贡献最大的列向量数量为零时结束迭代，否则选取对应数量个列向量与原子矩阵取并集对原子矩阵进行更新，计算更新后的原子矩阵与观测向量的最小二乘值，通过更新后的原子矩阵、最小二乘值和观测向量更新残差，然后继续迭代，直至退出迭代循环，获得重构信号，实现了原始信号的精确快速重构，既保证了信号重构效率，又保证了重构信号的准确性。本申请还公开了一种压缩感知信号重构装置、系统以及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种压缩感知信号重构方法、装置及相关设备
本申请涉及信号处理
，特别涉及一种压缩感知信号重构方法，还涉及一种压缩感知信号重构装置、系统以及计算机可读存储介质。
技术介绍
压缩感知恢复方法最常用的是正交匹配追踪算法(OrthogonalMatchingPursuit)，其主要做法就是经过一系列的迭代运算从给定的测量矩阵中选取对观测值贡献最大的列向量作为原子信号添加进初始化为空集的原子矩阵中，经过计算原子矩阵和观测值的最小二乘值，恢复出原始信号。理论上，选取原始信号的稀疏度作为迭代次数最为合理有效，但在实际应用中，恢复算法对于原始信号的稀疏度是未知的，导致退出迭代的条件难以确定，虽然迭代次数越多，越能够更好的模拟原始信号的实际稀疏度，但在匹配追踪过程中会花费较多的运算时间，反之，如果迭代次数越少，那么可能会引起过稀疏，严重影响恢复信号的精度。因此，如何在有效提高压缩感知信号重构效率的同时，保证重构信号的准确率是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种压缩感知信号重构方法，该压缩感知信号重构方法可以在有效提高压缩感知信号重构效率的同时，保证重构信号的准确率；本申请的另一目的是提供一种压缩感知信号重构装置、系统以及计算机可读存储介质，也具有上述有益效果。第一方面，本申请提供了一种压缩感知信号重构方法，包括：获取信号的观测向量和测量矩阵，初始化后的原子矩阵和残差，并计算获得所述残差的1范数；根据所述残差的1范数确定向量数量；根据所述向量数量在所述测量矩阵中选取目标列向量；将所述目标列向量与所述原子矩阵的并集作为更新后的原子矩阵；计算所述更新后的原子矩阵与所述观测向量的最小二乘值；利用所述观测向量、所述更新后的原子矩阵、所述最小二乘值对所述残差进行更新，获得更新后的残差以及更新后的残差的1范数；判断所述更新后的残差的1范数是否低于预设阈值；若否，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算，直至所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值；当所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值时，将所述最小二乘值作为重构信号输出。优选的，所述根据所述残差的1范数确定向量数量，包括：在预设映射关系表中查询获得所述残差的1范数对应的向量数量。优选的，所述根据所述向量数量在所述测量矩阵中选取目标列向量，包括：计算所述残差与所述测量矩阵的内积，并获取所述内积中每个域的绝对值；对各所述绝对值进行排序，并选取取值最大的所述向量数量个所述绝对值；根据各所述绝对值的索引在所述测量矩阵中选取所述目标列向量。优选的，所述返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算之前，还包括：统计当前迭代次数；判断所述当前迭代次数是否超出初始稀疏度值；若否，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤；若是，则退出迭代运算。第二方面，本申请还公开了一种压缩感知信号重构装置，包括：数据获取模块，用于获取信号的观测向量和测量矩阵，初始化后的原子矩阵和残差，并计算获得所述残差的1范数；向量数确定模块，用于根据所述残差的1范数确定向量数量；列向量选取模块，用于根据所述向量数量在所述测量矩阵中选取目标列向量；原子矩阵更新模块，用于将所述目标列向量与所述原子矩阵的并集作为更新后的原子矩阵；最小二乘值计算模块，用于计算所述更新后的原子矩阵与所述观测向量的最小二乘值；残差更新模块，用于利用所述观测向量、所述更新后的原子矩阵、所述最小二乘值对所述残差进行更新，获得更新后的残差以及更新后的残差的1范数；迭代判断模块，用于判断所述更新后的残差的1范数是否低于预设阈值；迭代循环模块，用于若所述更新后的残差的1范数不低于所述预设阈值，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算，直至所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值；信号输出模块，用于当所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值时，将所述最小二乘值作为重构信号输出。优选的，所述向量数确定模块具体用于在预设映射关系表中查询获得所述残差的1范数对应的向量数量。优选的，所述列向量选取模块具体用于计算所述残差与所述测量矩阵的内积，并获取所述内积中每个域的绝对值；对各所述绝对值进行排序，并选取取值最大的所述向量数量个所述绝对值；根据各所述绝对值的索引在所述测量矩阵中选取所述目标列向量。优选的，所述压缩感知信号重构装置还包括迭代统计模块，用于在所述返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算之前，统计当前迭代次数；判断所述当前迭代次数是否超出初始稀疏度值；若否，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤；若是，则退出迭代运算。第三方面，本申请还公开了一种压缩感知信号重构系统，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上所述的任一种压缩感知信号重构方法的步骤。第四方面，本申请还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用以实现如上所述的任一种压缩感知信号重构方法的步骤。本申请所提供的一种压缩感知信号重构方法，包括获取信号的观测向量和测量矩阵，初始化后的原子矩阵和残差，并计算获得所述残差的1范数；根据所述残差的1范数确定向量数量；根据所述向量数量在所述测量矩阵中选取目标列向量；将所述目标列向量与所述原子矩阵的并集作为更新后的原子矩阵；计算所述更新后的原子矩阵与所述观测向量的最小二乘值；利用所述观测向量、所述更新后的原子矩阵、所述最小二乘值对所述残差进行更新，获得更新后的残差以及更新后的残差的1范数；判断所述更新后的残差的1范数是否低于预设阈值；若否，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算，直至所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值；当所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值时，将所述最小二乘值作为重构信号输出。可见，本申请所提供的压缩感知信号重构方法，针对原始信号稀疏度未知的情况，通过迭代判断残差的1范数与预设阈值的大小关系，确定迭代过程中测量矩阵对恢复结果贡献最大的列向量的数量，当贡献最大的列向量数量为零时结束迭代，否则选取对应数量个列向量与原子矩阵取并集对原子矩阵进行更新，计算更新后的原子矩阵与观测向量的最小二乘值，通过更新后的原子矩阵、最小二乘值和观测向量更新残差，然后继续迭代，直至退出迭代循环，获得重构信号，实现了原始信号的精确快速重构，既保证了信号重构效率，又保证了重构信号的准确性。本申请所提供的一种压缩感知信号重构装置、系统以及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明现有技术和本申请实施例中的技术方案，下面将对现有技术和本申请实施例描述中需要使用的附图作简要的介绍本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种压缩感知信号重构方法，其特征在于，包括：/n获取信号的观测向量和测量矩阵，初始化后的原子矩阵和残差，并计算获得所述残差的1范数；/n根据所述残差的1范数确定向量数量；/n根据所述向量数量在所述测量矩阵中选取目标列向量；/n将所述目标列向量与所述原子矩阵的并集作为更新后的原子矩阵；/n计算所述更新后的原子矩阵与所述观测向量的最小二乘值；/n利用所述观测向量、所述更新后的原子矩阵、所述最小二乘值对所述残差进行更新，获得更新后的残差以及更新后的残差的1范数；/n判断所述更新后的残差的1范数是否低于预设阈值；/n若否，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算，直至所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值；/n当所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值时，将所述最小二乘值作为重构信号输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种压缩感知信号重构方法，其特征在于，包括：
获取信号的观测向量和测量矩阵，初始化后的原子矩阵和残差，并计算获得所述残差的1范数；
根据所述残差的1范数确定向量数量；
根据所述向量数量在所述测量矩阵中选取目标列向量；
将所述目标列向量与所述原子矩阵的并集作为更新后的原子矩阵；
计算所述更新后的原子矩阵与所述观测向量的最小二乘值；
利用所述观测向量、所述更新后的原子矩阵、所述最小二乘值对所述残差进行更新，获得更新后的残差以及更新后的残差的1范数；
判断所述更新后的残差的1范数是否低于预设阈值；
若否，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算，直至所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值；
当所述更新后的残差的1范数低于所述预设阈值时，将所述最小二乘值作为重构信号输出。


2.根据权利要求1所述的压缩感知信号重构方法，其特征在于，所述根据所述残差的1范数确定向量数量，包括：
在预设映射关系表中查询获得所述残差的1范数对应的向量数量。


3.根据权利要求1所述的压缩感知信号重构方法，其特征在于，所述根据所述向量数量在所述测量矩阵中选取目标列向量，包括：
计算所述残差与所述测量矩阵的内积，并获取所述内积中每个域的绝对值；
对各所述绝对值进行排序，并选取取值最大的所述向量数量个所述绝对值；
根据各所述绝对值的索引在所述测量矩阵中选取所述目标列向量。


4.根据权利要求1至3任意一项所述的压缩感知信号重构方法，其特征在于，所述返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤进行迭代计算之前，还包括：
统计当前迭代次数；
判断所述当前迭代次数是否超出初始稀疏度值；
若否，则返回所述根据所述残差的1范数确定向量数量的步骤；
若是，则退出迭代运算。


5.一种压缩感知信号重构装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取信号的观测向量和测量矩阵，初始化后的原子矩阵和残差，并计算获得所述残差的1范数；
向量数确定模块，用于根据所述残差的1范数确定向量数量；
列向量选取模块，用于根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹云峰，任智新，金良，史宏志，
申请(专利权)人：山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37