基于稀疏信號結構信息的壓縮檢測算法
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編者按：壓縮感知技術可以在不精確重構信號的情況下實現(xiàn)對稀疏信號的檢測。目前已有的壓縮檢測算法主要利用的是稀疏信號的幅值信息，通過比較重構出的最大稀疏系數(shù)與門限的大小關系來完成檢測任務。然而這種方法在低信噪比時檢測效果不理想，同時對檢測門限的精確程度要求很高。針對這種情況，本文提出一種基于稀疏信號結構信息的壓縮檢測算法，根據(jù)部分重構得到的信息與原始信號的結構相似度來完成檢測。實驗結果表明，本文算法在低信噪比下也可以獲得較高的檢測成功率，并且沒有檢測門限的束縛。
表示位置相似度門限。若位置相似度大于所設門限，這時，需要通過幅值信息來判斷目標信號的有無。文獻[4]通過比較部分重構算法所得的最大稀疏系數(shù)與所設門限的大小關系來判斷目標信號的有無。在該算法中，門限是通過模特卡洛模擬的方法得到的，然而，實際中門限的設置比較困難，門限對噪聲比較敏感，門限設置不恰當會嚴重影響檢測性能。在本文中，我們提出一種新的方法來完成檢測判決，該方法避免了門限的設置，同時仿真結果表明該方法具有很好的檢測性能。具體方法如下：
本文引用地址：http://www.biyoush.com/article/203220.htm??????? 
我們可以得到：
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仿真結果和分析
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