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分布式压缩感知的算法及其应用研究
当今信号处理领域对于快速高效算法和低硬件要求的应用装置的需求越来越明显,压缩感知(Compressed Sensing, CS)为此受到了学者们的广泛关注。和传统的Nyquist采样模式相比,致力于寻求欠定线性系统的稀疏解的压缩感知可以以远比前者更小的采样率重构信号。
有限采样的问题在多信道场景中很常见,比如当数据采集装置数目有限时,在放射学和基于中子散射的成像技术中进行测量都是非常昂贵或者缓慢的。在此类场景中,压缩感知提供了可行解。
本质上来说,通过测量包含信号最大信息的最小采样,压缩感知大大地降低了获取和储存样本的数量要求,从而将采样和测量融合为一步。压缩感知的应用涉及不同领域,从图像处理到地球物理数据的采集。
这些应用的可行性得益于很多真实信号的内在稀疏性,比如语音,图像,视频信号等。目前一些具体的应用主要已经出现在通信和网络领域。
然而,压缩感知仅仅考虑了单一信号的处理。当需对多个存在结构相关性的信号进行重构时压缩感知未能充分利用信号的这种关联以提升重构的精度或速度。
鉴于此,压缩感知有着巨大的发展空间。为了充分利用信号间及信号内部的相关性,分 ...

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关键词：应用研究 压缩感知 分布式 compress pressed