基于蝙蝠算法的观测矩阵优化算法
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作者:
作者单位:

(太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024)

作者简介:

崔志华(1976-), 男, 教授, 博士, 从事智能计算和复杂系统等研究;张春妹(1993-), 女, 硕士生, 从事智能计算、压缩感知的研究.

通讯作者:

E-mail: zhzhchunmei@163.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

山西省自然科学基金项目(201601D011045).


Measurement matrix optimization algorithm with bat algorithm
Author:
Affiliation:

(School of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan030024,China)

Fund Project:

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    摘要:

    观测矩阵是压缩感知理论的重要研究内容,然而已有的观测矩阵没有与重构效果相关联,存在不稳定和重构精度低等缺陷.为了提高信号重构的效果,提出以高斯观测矩阵为基础,以重构误差为目标函数,采用标准蝙蝠算法对观测矩阵进行优化.为了验证所提算法的效果,以信号和图像为例,与其余5个算法进行比较,仿真结果表明,所提算法具有较大的稳定性和较高的重构精度.

    Abstract:

    The measurement matrix plays an important role in compressed sensing theory. However, the measurement matrix is only dominated by the compressed signal, so it is influenced by the signal reconstruction significantly. Therefore, an optimization algorithm for the measurement matrix with the bat algorithm is introduced. In this algorithm, the measurement matrix is initialized by using the Gaussian matrix, and then updated with the bat algorithm, while the signal reconstruction error is taken as the objective function. To verity the performance, the proposed algorithm is compared with five other algorithms. Simulation results show that the proposed algorithm has better stabity and reconstruction accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

崔志华,张春妹,时振涛,等.基于蝙蝠算法的观测矩阵优化算法[J].控制与决策,2018,33(7):1341-1344

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  • 在线发布日期: 2018-07-03
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