%0 Journal Article
%T 脉冲噪声环境下高斯稀疏信源贝叶斯压缩感知重构
%A 季云云
%A 杨震
%J 电子学报
%P 363-370
%D 2013
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.02.025
%X 大多数现有的压缩感知重构算法对脉冲噪声不具有鲁棒性,在脉冲噪声环境下,重构性能急剧下降,使得整个重构系统崩溃.针对此问题,本文提出了一种脉冲噪声环境下的稀疏重构算法BINSR算法,其基于贝叶斯理论,可以有效地估计出信号的支撑集和脉冲噪声中脉冲的位置,并且根据压缩感知观测序列的democracy特性,利用最小均方误差MMSE估计量,有效地估计出原信号.在此基础上,本文结合鲁棒统计学,提出自适应的ABINSR算法,使其不再依赖于信号以及噪声的统计参数.实验结果表明,BINSR算法在脉冲噪声环境下可以有效地恢复出稀疏信号,很大程度上改善了脉冲噪声环境下算法的重构性能.ABINSR算法不仅对脉冲噪声具有鲁棒性,而且可以在高斯白噪声环境下实现有效的信号重构.
%K 脉冲噪声
%K 压缩感知
%K 贝叶斯理论
%K 鲁棒统计学
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract7126.shtml