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公开(公告)号：CN110048814A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910325061.8
申请日：2019-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于混合迭代功率分配的稀疏叠加码设计方案，具体地，先采用独热编码方式对输入的实值信号进行稀疏表示，使得每个分组中仅有一个非零值。之后利用本发明所提混合迭代功率分配方案，对稀疏消息向量每一分组中的非零值进行赋值。然后与随机哈达玛设计矩阵进行对应分组的线性结合，形成相应的码字。接着，将形成的码字输入AWGN信道，码字添加均值为0，方差为σ2的高斯白噪声。将输出的带噪码字经过AMP译码算法，进行码字的迭代估计运算获得消息向量的估计值。将得到的估计值每个分组中最大值对应位设置为功率分配得到的预设值，其余位设置为0，即可得到原信号的重构值。使用spyder3进行实验，需要用到的python第三方包有numpy，pyfht等。
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公开(公告)号：CN109584319A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811477032.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 为准确有效地实现自然图像的压缩感知重构，本发明提出了一种基于图像非局部低秩和全变分的压缩感知重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性和局部光滑特性，对传统的全变分模型进行改进，只对图像的高频分量设置权重，并用一种差分曲率的边缘检测算子来构造权重系数。此外，算法以改进的全变分模型与非局部低秩模型为约束构建优化模型，并分别采用光滑非凸函数log det(·)和软阈值函数来求解低秩和全变分优化问题，很好地利用了图像的自身性质，保护了图像的细节信息，并提高了算法的抗噪性和适应性。
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公开(公告)号：CN109617555A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811477071.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于空间耦合的稀疏叠加码设计方案，具体的，先采用独热编码方式对输入的实值信号进行调制转换，使得信号以仅含0,1元素的二进制形式表示。之后与本发明提出的一种两端高采样率的耦合带对角空间耦合矩阵进行对应块的线性结合，形成相应的码字，接着将形成的码字输入AWGN信道，码字添加均值为0，方差为σ2的高斯白噪声，在高斯信道上传输完成后，接收器接收到带噪码字。将输出的带噪码字经过简化后的AMP译码算法，进行码字的迭代估计运算，以字典A以及得到的码字等后验信息获得消息向量的估计值。将得到的估计值与每一个实值信号对应大小的部分中最大的一位置1，其余位置0，即可得到原信号的重构值。为评价重构性能，采用SER以及MSE进行仿真对比试验，仿真工具采用MATLAB。
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公开(公告)号：CN109584320A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811477109.9
申请日：2018-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T9/00
Abstract: 本发明提出一种投影矩阵优化方法。是在传统投影矩阵优化问题研究基础上，从理论上看，单位矩阵的特殊性很大，且对硬件设备要求极高；在实际应用中，逼近等角紧框架就能达到较好的性能。所以本发明的研究是在逼近理想单位矩阵以及构建的等角紧框架之间寻求一种平衡，以减小Gram矩阵的非对角线元素来降低观测矩阵与稀疏矩阵之间的相干系数。除此之外，考虑到稀疏表示过程中可能存在的误差会影响压缩感知过程的性能，故考虑将稀疏表示误差作为一项正则项加入传统表达式，并对其进行理论推导，求出优化表达式的解，提出一个矩阵优化算法。本发明提出的优化方法，不仅降低观测矩阵和稀疏基之间的相干性，并且设计得到的优化系统在考虑了稀疏表示误差之后，性能更稳定。
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