基于压缩感知的超分辨率理论与技术研究.pdf

《基于压缩感知的超分辨率理论与技术研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目基于压缩感知的超分辨率理论与技术研究学科专业通信与信息系统学号201221260204作者姓名李靖指导教师方俊教授分类号密级注1UDC学位论文基于压缩感知的超分辨率理论与技术研究（题名和副题名）李靖（作者姓名）指导教师方俊教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2015.04.25论文答辩日期2

2、015.05.25学位授予单位和日期电子科技大学2015年06月23日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。COMPRESSEDSENSINGBASEDSUPER-RESOLUTIONTHEORYANDTECHNOLOGYRESEARCHMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemsAuthor:Li

3、JingAdvisor:Prof.JunFangSchool:NationalKeyLaboratoryofScienceandTechnologyonCommunications独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作

4、者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要摘要在通信领域，需要处理的信号的量越来越大，信号本身也越来越复杂。传统的信号处理框架中，信号的采样受限于奈奎斯特采样率，无法应对这

5、种情况下的数据。而压缩感知技术突破了奈奎斯特采样率，其利用信号的稀疏性，可以以极低的采样率对信号进行采样并精确重构。近年来，很多学者将压缩感知技术和超分辨率技术结合起来，希望在利用压缩感知技术采样量少的优势的同时，得到超分辨率的信号估计和恢复算法。本文分析了经典压缩感知算法、传统超分辨率算法和基于压缩感知的超分辨率算法。典型的压缩感知算法，如正交匹配追踪算法、基追踪算法、迭代硬判决算法、迭代重加权最小二乘算法、贝叶斯算法等，都致力于在获取极少采样值的时候，精确的重构信号。而传统的超分辨率算法，如MU

6、SIC和ESPRIT，都是基于子空间的算法，在采样值较多的时候，可以取得很高精度的估计值。基于压缩感知的超分辨率算法，如最近提出的SIHT、OGSBI、DicRefCS、SDP等算法，都在结合了压缩感知技术所需样本少的特点的基础上，获得了不错的恢复精度。基于对上述算法的分析，并考虑到现有的基于压缩感知技术的超分辨率算法都会遇到基不匹配的问题，且其性能并不是十分理想。本文分别提出了无噪和有噪情况下，基于压缩感知的迭代重加权联合估计与恢复的超分辨率算法，较好的解决了基不匹配问题。并提出了有效的策略对有噪

7、情况下的正则化参数进行动态的选取。针对谱线估计和波达方向角估计问题的仿真实验表明，本文提出的迭代重加权联合估计与恢复算法相较于现有的基于压缩感知技术的算法具有较明显的优势，很大程度上克服了基不匹配问题，具有较好的抗噪性能，并能够获得超分辨率的性能。关键词：压缩感知，超分辨率，参数估计，信号恢复，迭代重加权算法IABSTRACTABSTRACTInthefieldofcommunication,theamountofsignalneedtobeprocessedisbecomingmoreandmor

8、e,thesignalitselfisalsomoreandmorecomplicated.Intraditionalsignalprocessing,signalsamplingislimitedbytheNyquistsamplingrate,unabletocopewiththissituation.AndcompressedsensingbreakthroughtheNyquistsamplingrate,byusingthesparsepropertyofs