电子学报 ›› 2013, Vol. 41 ›› Issue (10): 2041-2050.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.10.027

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压缩感知中确定性测量矩阵构造算法综述

王强, 李佳, 沈毅   

  1. 哈尔滨工业大学控制科学与工程系, 黑龙江哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2012-10-30 修回日期:2013-02-08 出版日期:2013-10-25 发布日期:2013-10-25
  • 作者简介:王 强 男,1975年出生于辽宁沈阳.哈尔滨工业大学控制科学与工程系教授、博士生导师.主要研究方向为多传感器数据融合,图像处理,智能检测技术等. E-mail:wangqiang@hit.edu.cn 李 佳 男,1986年出生于河北衡水.2010年、2012年获得哈尔滨工业大学理学学士和工学硕士学位,现为哈尔滨工业大学博士研究生.研究方向为压缩感知、图像处理、无线传感器网络等. E-mail:hitsalijia@163.com沈 毅 男,1965年出生于吉林扶余.哈尔滨工业大学控制科学与工程系教授、博士生导师.主要研究方向为导航、制导与控制,故障诊断和数字超声成像技术.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(No.61174016,No.61171197)

A Survey on Deterministic Measurement Matrix Construction Algorithms in Compressive Sensing

WANG Qiang, LI Jia, SHEN Yi   

  1. Department of Control Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin, Heilongjiang 150001, China
  • Received:2012-10-30 Revised:2013-02-08 Online:2013-10-25 Published:2013-10-25

摘要: 测量矩阵在压缩感知中起着关键性的作用,其性能会影响原始信号的压缩与重构.现有的测量矩阵多数为随机的,它们在实际应用中有存储量大、效率低等缺点,且在硬件上难以实现,故构造确定性测量矩阵对压缩感知理论的推广与应用具有重要的意义.本文回顾了国内外学者在确定性测量矩阵构造方面的研究,着重对目前已有的构造算法进行详细的介绍和分类,最后根据多种指标综合评述了各种算法的性能.

关键词: 压缩感知, 确定性测量矩阵, 有限等距性质, 信号重构

Abstract: Measurement matrix,whose performance can affect the compression and reconstruction of original signal,plays a key role in compressive sensing.Most of the existing measurement matrices are random ones,which have shortcomings in practical application,such as large storage capacity,low efficiency and difficulty when implemented in the hardware.Therefore,it is of important practical significance to construct deterministic measurement matrix for the promotion and application of the compressive sensing theory.In this paper,the existing construction algorithms for deterministic measurement matrix are reviewed,introduced and classified in detail.Finally the performances of all algorithms are summarized in terms of common indicators.

Key words: compressive sensing(CS), deterministic measurement matrix, restricted isometry property, signal reconstruction

中图分类号: