蒸馏稀释感知:适应性采样下的稀疏检测与估计
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作者:
作者单位:

1. 海军工程大学 电子工程学院
2.  华中科技大学 电子与信息工程系

作者简介:

邢昌风

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

主-从混沌系统有限时间同步研究;多智能移动代理在分布式虚拟战场环境仿真中的应用研究


Distilled-Diluted Sensing - Adaptive Sampling for Sparse Detection and Estimation
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    摘要:

    针对稀疏信号采样问题, 提出一种改进的适应性采样方法, 通过对原始信号的多次观测逐渐筛选出有用信号, 从而提高观测的准确度. 该方法增加了一个找回误判分量的机制, 弥补了原始方法无法抑制漏检率的缺点. 实验结果表明, 所提出的方法有效地降低了判决器的漏检率, 同时保持相同的计算复杂度, 且在中等及较小信噪比条件下性能更优.

    Abstract:

    For the sparse signal sampling problem, an improved adaptive sampling method is proposed. The proposed
    method offsets the drawback of distilled sensing of high non-detection rate. The simulation results show that the proposed method effectively decreases the estimator’s non-detection rate with commensurate complexity, and show great performance in the middle and relatively low SNR condition.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

邢昌风 邢思锐.蒸馏稀释感知:适应性采样下的稀疏检测与估计[J].控制与决策,2013,28(3):471-475

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  • 收稿日期:2011-10-28
  • 最后修改日期:2012-02-13
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  • 在线发布日期: 2013-03-20
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