基于半张量积压缩感知模型的确定性随机观测阵构造方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201710279896.5 

申 请 日：20170426 

发 明 人：廖勇谢金豆陈玲 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号 

公 开 日：20170908 

公 开 号：CN107147433A 

代 理 人： 

代理机构： 

摘　　要：本发明提出一种基于半张量积压缩感知的确定性随机观测阵构造的方法。首先，将传统的压缩感知模型中的观测矩阵、稀疏矩阵和映射系数矩阵间的乘法转换成半张量积建立半张量积压缩感知模型，这使得需要的观测矩阵的维数成倍降低。其次，由李沙育混沌映射构建的确定性随机序列按列优先原则构建低维的观测矩阵。最后，根据不均匀采样定理和最大奇异值最小化规则对观测矩阵的奇异值进行修正。本发明通过建立半张量积压缩感知模型，能够有效地降低所需要构造的观测矩阵的维数，并且能够通过确定随机序列构建的低维观测矩阵，实现降低信道状态信息反馈时的数据量，同时还可由观测阵奇异值修正的优化方法提升重构的精度。 

主 权 项：一种基于半张量积压缩感知的确定性随机观测阵构造方法，其特征在于，包括：S1，基于半张量积压缩感知模型，利用李沙育混沌映射构建渐进确定性随机序列，构造低维观测矩阵；S2，通过修正观测矩阵奇异值实现对确定型随机观测矩阵的优化。 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：H04B7/0413; H04B7/0456