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基于准循环低密度奇偶校验码的压缩感知测量矩阵: 2014年; 针对随机测量矩阵元素随机产生、不易于硬件实现的缺点,利用有限域上准循环低密度奇偶校验（QCLDPC）码奇偶校验矩阵的构造方法,设计了一种确定性的结构化稀疏测量矩阵。由于QC-LDPC码的信道编解码性能较好,故以此为基础构造压缩感知（CS）测量矩阵预计有较好的性能。分别用一维和二维信号的CS重建实验验证新矩阵的性能,结果表明,与常用的测量矩阵相比,在相同的重建算法和压缩比条件下,新矩阵对应的重建误差较低,在峰值信噪比（PSNR）的评价指标上有所提高（0.5~1 dB）。特别地,所提的确定性测量矩阵在结构上具有对称特性和准循环特性,如将其应用于硬件实现,可降低物理内存的需求量与硬件实现的复杂度。; 蒋小燕谢正光黄宏伟蔡旭; 关键词：压缩感知准循环低密度奇偶校验码奇偶校验矩阵

基于码本模型和压缩跟踪算法的遗留物检测: 2014年; 针对一般遗留物检测算法复杂度高和跟踪效果不理想的问题,提出了一种基于码本模型和压缩跟踪算法相结合的遗留物检测方法。首先通过码本模型建模和适时匹配背景更新算法来获取静止目标区域信息;然后利用稀疏测量矩阵对静止目标区域的多尺度特征进行降维,得到分类器的正负样本;最后用朴素贝叶斯分类器对提取的特征进行分类,当分类器响应最优时得到当前帧中跟踪到的目标位置,即使目标被部分遮挡,也能实现对遗留目标的准确跟踪。实验结果表明,该方法不仅简单高效、实时性好,而且可以消除由物体短暂停留而带来的干扰。; 张辉徐伟谢正光蒋小燕马文萱; 关键词：遗留物检测码本模型

基于压缩感知的步长自适应前向后向追踪重建算法被引量：1: 2014年; 压缩感知(CS)是一种新的信号采样、处理和恢复理论,能够显著地降低高频窄带信号的采样频率。针对稀疏度未知信号的重建,提出了步长自适应前向后向追踪(AFBP)算法。不同于固定步长前向后向追踪(FBP)算法,AFBP的步长可变。它利用一种自适应阈值的方法选取前向步长,然后对候选支撑集进行正则化处理以保证其可靠性,接着用自适应阈值与变步长双向控制的方法选取后向步长以减少重建时间。AFBP能够自适应后向删除估计支撑集中部分错误索引以提高信号准确重建概率。在稀疏信号非零值服从常见分布条件下,用AFBP、FBP等算法进行重建的结果表明,AFBP的准确重建概率、重建精度与FBP相当,重建时间明显少于FBP,能够更高效地重建稀疏度未知信号。; 蔡旭谢正光蒋小燕黄宏伟; 关键词：压缩感知贪婪算法

基于压缩感知的双向阈值匹配追踪算法: 2015年; 最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差信号的变化,每次迭代选取的原子和删减原子的数目是固定的。鉴于此,提出了双向阈值匹配追踪算法(Ovonic Threshold Matching Pursuit,OTMP)。OTMP前向原子选择过程通过限制等距性质(RIP)和残差的条件选出部分新增加原子,在回溯过程中通过当前迭代的重构水平剔除可能错误的原子。实验表明,在一定条件下OTMP时间复杂度和正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP),子空间追踪算法(Subspace Pursuit,SP)相当,重构精度明显高于SP,FBP算法和其他几种贪婪算法。; 黄宏伟谢正光蒋小燕蔡旭; 关键词：压缩感知贪婪算法原子

一种自适应低采样率图像分块压缩感知算法被引量：4: 2016年; 分块压缩感知(BCS)适用于图像信号的压缩感知(CS)处理.当采样率较低时,BCS迭代阈值投影(BCS-SPL)算法对图像纹理部分重构质量差,针对此不足,提出基于全变差分自适应采样率BCS正交匹配追踪(Total Variation based Sampling Adaptive Block Compressed Sensing w ith OM P,TVSA-BCS-OM P)算法,该算法对图像重叠分块以消除重构结果的块效应,根据图像子块的纹理复杂度自适应分配采样率,并且子块的纹理复杂度用各自的全变差分进行测量,从而全变差分较大的子块可获得更高采样率.各子块由纹理分配采样率保留变换域下的非零系数,分别进行CS采样以及OMP重构.实验结果显示,当图像初始采样率较低(低于0.2)时,TVSA-BCS-OMP算法的重构精度始终高于BCS-SPL算法,特别是对图像纹理块的重构质量更高,并且前者的重构时间比后者更低.; 蔡旭谢正光黄宏伟蒋小燕; 关键词：图像重构

基于限制等距性质阈值机制的匹配追踪算法: 2015年; 为提高贪婪算法重构精度,提出带有回溯机制的基于限制等距性质阈值匹配追踪算法(restricted isometry propertity-based threshold mechanism MP,RIPTMP)。每次迭代包含原子添加和原子删减两个步骤,在原子添加步骤中,根据RIP和残差能量条件添加原子;在原子删减步骤中,分析RIP和残差条件,找出可能错误原子,原子选择过程是自适应的。实验结果表明,在一定条件下,该算法重构精度高于正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)、子空间匹配算法(subspace pursuit,SP)、基追踪算法(basis pursuit,BP)和前向后向追踪算法(forward-backward pursuit,FBP)等算法。; 黄宏伟谢正光蒋小燕蔡旭; 关键词：压缩感知原子残差自适应算法

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蒋小燕