基于降分辨率约束的压缩感知系统信号抗噪声重构方法技术方案

基于降分辨率约束的压缩感知系统信号抗噪声重构方法，涉及压缩感知观测系统对目标信号观测领域，解决现有压缩感知欠定系统噪声敏感，在噪声干扰下无法实现有效信号重构等问题，本发明专利技术克服了因压缩感知系统对噪声干扰敏感而无法实现有效信号重构的问题，对变分辨率下的重构系统响应进行病态分析与选择，优先解算低分辨率高精度目标信号，并以低分辨率重构信号对压缩感知高分辨率目标信号的重构进行约束，为压缩感知信号重构系统增加了抗干扰性，在无需引入额外环境条件的情况下，以自身系统实现了抗噪声干扰的压缩感知信号重构。系统实现了抗噪声干扰的压缩感知信号重构。系统实现了抗噪声干扰的压缩感知信号重构。

【技术实现步骤摘要】
基于降分辨率约束的压缩感知系统信号抗噪声重构方法


[0001]本专利技术涉及压缩感知观测系统对目标信号进行观测，并在噪声干扰情况下的重构问题，通过引入降分辨率重构结果，约束高分辨率信号解算，提升系统抗干扰性能，实现有效重构。

技术介绍

[0002]信号采集(观测)系统在对目标信号进行采集时，通常要求系统信号采集频次或观测次数大于等于所需目标信号数据量；但受限于时间，空间，系统集成化等现实因素，导致系统无法达到所需观测次数，即对目标信号进行欠采样。针对目标信号欠采样问题，科研人员提出基于压缩感知原理的解决方案。压缩感知主要思想是在数据采集过程中将观测和压缩步骤组合，通常以亚奈奎斯特率(例如，奈奎斯特速率的五分之一)采集信号，并以一定概率准确地从这些样本中进行全局重构。在压缩感知理论和应用中，稀疏性是实现重构的先决条件，因此具备以下两种条件中任意一种的信号可以实现有效重构：
[0003]1、信号本身是稀疏的，被定义为大多数元素为零的向量，即信号中非零元素数量k远小于信号中零元素的数量，称为k稀疏信号。
[0004]2、信号k个元素可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于降分辨率约束的压缩感知系统信号抗噪声重构方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一、构建压缩感知系统信号采集模型，将模型线性离散化，确定被观测目标信号的数据范围与分辨率；步骤二、进行高分辨率压缩感知系统响应标定，获取基础数据源；步骤三、根据步骤一确定被观测目标信号的数据范围与分辨率以及步骤二的获取基础数据源，进行所述压缩感知系统响应降分辨率计算；步骤四、对不同量级降分辨率后的系统响应进行病态分析，结合条件：系统响应在降分辨率后数据量小于等于压缩感知系统观测次数，对降分辨率系统响应进行选择；绘制随分辨率变化的系统响应条件数变化曲线；步骤五、利用步骤四选择的分辨率对系统响应进行降分辨率操作，在得到低分辨率系统响应后，采用正则化方法进行低分辨率目标信号重构，并分析低分辨率目标信号与高分辨率目标信号数学关系；步骤六、将步骤五中低分辨率目标信号与高分辨率目标信号数学关系引入到高分辨率信号的重构计算中，约束稀疏重构迭代过程，降低高分辨率信号重构偏差。2.根据权利要求1所述的基于降分辨率约束的压缩感知系统信号抗噪声重构方法，其特征在于：步骤一中，确定被观测目标信号φ所在数据范围[x
start
，x
end
]以及分辨率Δx0，则所需压缩感知系统响应的分辨率与被观测目标信号分辨率大小相同，此时的系统响应为且M＜N；M为压缩感知系统观测次数，N为离散后信号数据长度。3.根据权利要求2所述的基于降分辨率约束的压缩感知系统信号抗噪声重构方法，其特征在于：步骤二中，获取基础数据源包括要求对所述压缩感知系统响应标定获得的分辨率为Δx
c
，满足Δx0＝Δx
c
/t，t∈Z
+
，以及经标定获得的系统响应为：4.根据权利要求3所述的基于降分辨率约束的压缩感知系统信号抗噪声重构方法，其特征在于：步骤三的具体过程为：设定低分辨率Δx
k
＝kΔx0，k∈Z
+
，其中约束降分辨率后的数据量小于等于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张刘，宋洪震，宋莹，吕雪莹，王文华，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：