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压缩感知理论中的广义不相关性准则

王军华  黄知涛  周一宇  王丰华  
【摘要】:压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何分析观测矩阵(Sensing Matrix)的稳定性是压缩感知理论中的一个非常重要研究方向。不相关性(Incoherence)准则是分析观测矩阵稳定性的一个重要准则,该准则的研究需要假设观测矩阵行向量是一组标准正交基的子集,这大大限制了不相关性准则的应用。本文针对这一局限性,提出了广义不相关性准则,即仅要求观测矩阵行向量是一组普通基的子集。首先推广了相关度定义,称为广义相关度;然后提出了广义不相关性准则,即推导并证明了压缩观测值(Compressive Measure)个数与广义相关度之间的满足某一关系式时,信号能够完全重构;最后把不相关性准则应用到高斯随机观测矩阵和随机±1构成的Rademacher矩阵的稳定性分析。数值仿真表明高斯随机观测矩阵和随机±1构成的Rademacher矩阵具有较好的稳定性。

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