【技术实现步骤摘要】
基于小波、阈值滤波及压缩感知的信息增强与传输方法
本专利技术涉及基于小波、阈值滤波及压缩感知的信息增强与传输方法，属于无线传输
技术介绍
稀疏信号，不依赖于信号本身的分布特性，根据普适观测值达到低复杂度的目的，每个观测值近似均等地蕴含了信号的部分“信息”，任何观测值丢失和受干扰，也不影响其它观测参与重构过程，能适应比较恶劣的信道环境。水下环境比较复杂，在水下拍摄和传输信息会受到各种人为设备干扰或者受各物种运动、迁徙带来的扰动。最重要的是，水下拍摄的图像以及传输的信息往往具有稀疏特性。随着多媒体技术的发展，图像和视频信号的分辨率不断得到提高，高清图片及高清视频逐渐成为信息传输的主流。各类处理图像及视频的技术层出不穷。最近几年发展起来的压缩感知(CompressiveSensing,CS)理论，提供了采集信号的一种思路，当信号稀疏或可压缩时，能够以较低采样率通过一个测量矩阵随机观测信号，再根据得到的少量观测值，通过优化算法精确重构信号，信号的重构质量仅取决于观测数量的多少，而与具体使用哪些观测值无关。自...
【技术保护点】
1.基于小波、阈值滤波及压缩感知的信息增强与传输方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤1、基于小波稀疏基对信息x进行压缩欠采样及信号观测，再对离散二维小波变换的高频系数HL、LH、HH进行观测；/n其中，离散二维小波变换的小波稀疏基选择sym及bior类中的一种，离散二维小波变换3组高频系数HL、LH和HH以及1组低频系数LL，低频系数LL是非稀疏的；/n其中，x的维度为m乘以n，观测结果矩阵为Y；/n其中，信号观测依托的模型为：Y＝Ay’，A为测度矩阵，是具有随机分布特性的随机观测矩阵，y’为观测输入，为x经稀疏小波变换后的高频系数HL、LH、HH，且y’为K稀疏的；/...
【技术特征摘要】
1.基于小波、阈值滤波及压缩感知的信息增强与传输方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1、基于小波稀疏基对信息x进行压缩欠采样及信号观测，再对离散二维小波变换的高频系数HL、LH、HH进行观测；
其中，离散二维小波变换的小波稀疏基选择sym及bior类中的一种，离散二维小波变换3组高频系数HL、LH和HH以及1组低频系数LL，低频系数LL是非稀疏的；
其中，x的维度为m乘以n，观测结果矩阵为Y；
其中，信号观测依托的模型为：Y＝Ay’，A为测度矩阵，是具有随机分布特性的随机观测矩阵，y’为观测输入，为x经稀疏小波变换后的高频系数HL、LH、HH，且y’为K稀疏的；
其中，A＝ΦΨ，大小为M×m；ψ为小波稀疏基矩阵，大小为m×m；
其中，K<<M<<m；
其中，Y＝ΦΨy’；m及n为x的维度值，且k＝M/m；
步骤2、对观测结果矩阵Y和低频系数LL进行量化，量化成比特流B；
步骤3、对步骤2输出的比特流B进行信道编码，输出信道编码后符号C；
步骤4、对信道编码后符号C进行调制，输出已调制符号Q；
其中，调制方式包括但不限于QAM、OFDM以及TCM；各种数字调制方式包括但不限于MASK、MFSK以及MPSK调制，M为调制阶数，M为2的N次幂；N大于等于1；
步骤5、已调制符号Q经无线信道传输，引入噪声及干扰，得到信道传输后符号Q1；
步骤6、接收经无线信道传输后的步骤5传输后的符号Q1并解调，输出解调后符号C’；
步骤7、对步骤6输出的解调后符号C’进行信道解码，输出信道解码比特流B’；
步骤8、对步骤7输出的信道解码比特流B’进行反量化操作，输出反量化后的高频系数矩阵LH、HH、HL和低频系数LL；
步骤9、对步骤8输出的反量化后的高频系数矩阵LH、HH、HL分别进行Renyi熵去除噪声，得到去噪后的高频系数LH1、HH1、HL1，具体为：
步骤9.1、对高频系数LH、HH、HL以及分别计算行Renyi熵值，求Renyi熵值最大的行KLH、KHH以及KHL，并基于KLH、KHH以及KHL行分别对LH、HH、HL绝对值的中值通过公式(1)、(2)以及(3)计算估计方差及
将KLH、KHH以及KHL的行中值作为去噪阈值，分别记为TLH、THH、THL；
步骤9.2、基于公式(1)(2)以及(3)输出的方差计算去噪阈值TLH、THH、THL：
其中，q是第k行系数的长度...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢继华，王瑞，王欢，杨爱英，韩航程，谢民，马志峰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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