检索结果-南通市图书馆

采用拉普拉斯尺度混合先验的结构化近似消息传递算法

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电子学报 2018年第3期46卷 520-528页

作者：谢中华马丽红华南理工大学电子与信息学院广东广州510641

为了准确有效地实现自然图像的压缩感知重构,提出一种使用拉普拉斯尺度混合(Laplacian Scale Mixture,LSM)先验的结构化近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法.利用LSM模型构建AMP算法的高阶统计约束,将压缩感知重构问题... 详细信息

为了准确有效地实现自然图像的压缩感知重构,提出一种使用拉普拉斯尺度混合(Laplacian Scale Mixture,LSM)先验的结构化近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法.利用LSM模型构建AMP算法的高阶统计约束,将压缩感知重构问题转化为先验信息估计问题和奇异值最小化问题.首先,用LSM分布刻画相似块矩阵奇异值的稀疏性,其中该稀疏性指示了图像块的相似性,因此LSM模型被用来描述图像的非局部相似结构;然后,通过期望最大化算法估计LSM模型的尺度参数,得到可靠的先验信息;最后,由AMP算法求解奇异值最小化问题,实现图像的精确重构.实验结果表明,提出的结构化AMP算法的图像重构质量优于多种主流的压缩感知图像重构算法.

关键词：压缩感知近似消息传递拉普拉斯尺度混合先验非局部相似性期望最大化

基于近似消息传递的切伦科夫激发的荧光扫描断层重建

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中国激光 2020年第2期47卷 317-324页

作者：冯金超常迪李哲孙中华贾克斌北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京先进信息网络实验室北京100124

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3... 详细信息

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3 cm或低对比度的荧光目标进行准确重建。为克服这一问题,提出了一种基于近似信息传递算法的断层CELSI稀疏重建方法。为说明该算法的优点,将其与传统的Tikhonov正则化算法以及3种基于稀疏的重建算法进行比较。实验结果表明,就均方误差和对比噪声比而言,本文算法可以获得最优的重建结果。

关键词：医用光学图像重建技术切伦科夫激发的荧光扫描成像断层成像近似消息传递稀疏重建

基于复合稀疏约束的近似消息传递CS重构算法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2017年第1期45卷 18-25页

作者：谢中华马丽红钟福平华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

压缩感知(CS)重构中的近似消息传递(AMP)算法通过迭代执行小波阈值操作和残差更新来快速准确地实现稀疏信号重构,但它所采用的小波系数稀疏约束并不适用于非稀疏的自然图像,尤其CS观测过程存在噪声干扰时.为此,文中提出了一种基于复合... 详细信息

压缩感知(CS)重构中的近似消息传递(AMP)算法通过迭代执行小波阈值操作和残差更新来快速准确地实现稀疏信号重构,但它所采用的小波系数稀疏约束并不适用于非稀疏的自然图像,尤其CS观测过程存在噪声干扰时.为此,文中提出了一种基于复合稀疏约束和AMP框架的CS图像重构算法,使用相似图像块低秩约束和双边滤波约束作为自然图像的联合先验信息,以改善图像规则纹理和边缘的恢复效果,从而提升算法的重构性能.无噪CS观测的重构实验表明,文中算法的峰值信噪比(PSNR)比仅用低秩约束的AMP算法提高了0.45 d B,比原始AMP算法高6.19 d B;而在含噪CS观测的重构实验中,对应的PSNR增益则分别是0.25和4.60 d B;无论是无噪观测还是含噪观测,文中算法都获得了更佳的主观视觉效果.

关键词：压缩感知近似消息传递复合稀疏约束低秩约束双边滤波

基于低秩约束和边信息的近似消息传递CS重构算法

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系统工程与电子技术 2017年第5期39卷 968-976页

作者：谢中华马丽红华南理工大学电子与信息学院广东广州510641

噪声环境下图像压缩感知(compressive sensing,CS)重构方法的性能会大幅度下降。在近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法的基础上,同时利用结构先验信息和边信息来增强AMP算法对噪声的鲁棒性。利用图像中相似块的低秩特性... 详细信息

噪声环境下图像压缩感知(compressive sensing,CS)重构方法的性能会大幅度下降。在近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法的基础上,同时利用结构先验信息和边信息来增强AMP算法对噪声的鲁棒性。利用图像中相似块的低秩特性,在反投影的含噪图像中捕获低秩子空间的结构特征;再将含有确定成分的前期重构图像作为边信息,以实现细节的增强。实验表明,本文算法比原始AMP算法在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)上平均提高了3.89dB,且获得更加清晰的重构图像;与仅利用低秩特性的AMP算法相比,引入边信息后本文算法在PSNR上获得了0.27dB的增益,同时增强了重构图像的细节。

关键词：压缩感知近似消息传递低秩特性边信息

应用酉变换近似消息传递的大规模MIMO接收机设计

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电讯技术 2020年第10期60卷 1239-1245页

作者：王友顺高童迪袁正道王家斌朱政宇郑州信息科技职业学院人工智能工程研究中心郑州450002 郑州大学信息工程学院郑州450001 中船重工七一三研究所郑州450001

由于天线间距较近和一些非白高斯干扰,大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的信道矩阵存在如列相关、低秩和非零均值等“病态”特征,给基于近似消息传递的迭代接收机算法造成了严重的性能损失。为此,提出了一... 详细信息

由于天线间距较近和一些非白高斯干扰,大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的信道矩阵存在如列相关、低秩和非零均值等“病态”特征,给基于近似消息传递的迭代接收机算法造成了严重的性能损失。为此,提出了一种基于酉变换近似消息传递(Unitary Transformation Approximate Message Passing,Ut-AMP)的接收机算法。首先针对均值非零、列相关和条件数过大三种常见的病态特征,分析了酉变换的必要性;其次,利用变量间的马尔科夫特性将大规模MIMO系统进行因式分解和因子图建模,推导了联合置信传播、平均场和Ut-AMP的消息传递算法,并与现有算法的复杂度进行了对比;最后建立大规模MIMO接收机模型,对所有相关算法进行数值仿真。仿真结果表明,所提接收机算法能够以复杂度略有提升为代价,在病态信道矩阵环境中大幅提升接收机的鲁棒性,具有很高的研究和应用价值。

关键词：大规模MIMO接收机酉变换病态矩阵近似消息传递

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基于近似消息传递的小波域图像压缩感知

燕山大学学报 2017年第6期41卷 516-520,527页

作者：程银波司菁菁燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003

针对现有的基于近似消息传递的图像压缩感知算法需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究基于近似消息传递的小波域图像压缩感知算法。为了克服逐列观测、逐列重构的传统变换域压缩感知方案隔断图像列与列之间相关性的缺点,提出了一种基于图... 详细信息

针对现有的基于近似消息传递的图像压缩感知算法需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究基于近似消息传递的小波域图像压缩感知算法。为了克服逐列观测、逐列重构的传统变换域压缩感知方案隔断图像列与列之间相关性的缺点,提出了一种基于图像行列相关性的小波域压缩观测方案。进而,基于近似消息传递设计了一种适用于在稀疏度未知的情况下重建小波系数的压缩感知重构算法,结合图像小波系数的结构化稀疏特性与近似消息传递,实现了小波域图像压缩感知重构。实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的基于图像行列相关性与近似消息传递的小波域图像压缩感知算法具有更高的重建图像质量与更快的图像重建速度。

关键词：压缩感知图像重构近似消息传递小波变换

基于近似消息传递与稀疏贝叶斯学习的NOMA系统信道和脉冲噪声联合估计方法

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电信科学 2024年

作者：李有明马冲亚吴永宏国强宁波大学信息科学与工程学院中国电波传播研究所哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

针对非高斯脉冲噪声背景下的非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NOMA）系统的信道估计问题，利用信道和脉冲噪声的稀疏特性，提出一种基于近似消息传递的信道和脉冲噪声联合估计方法。首先构建全子载波的压缩感知方程，... 详细信息

针对非高斯脉冲噪声背景下的非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NOMA）系统的信道估计问题，利用信道和脉冲噪声的稀疏特性，提出一种基于近似消息传递的信道和脉冲噪声联合估计方法。首先构建全子载波的压缩感知方程，然后基于稀疏贝叶斯学习理论提出一种信道、脉冲噪声和数据符号的联合估计优化问题。为解决这一超参量非线性非凸问题，设计了一种基于高斯广义近似消息传递和稀疏贝叶斯学习理论的期望最大化实现算法。仿真结果表明，与基于期望最大化的稀疏贝叶斯学习方法相比，所提算法在信道和脉冲噪声估计的均方误差、误码率等方面性能虽略有下降，但算法复杂度降低了1个数量级。

关键词：非正交多址接入信道估计脉冲噪声估计稀疏贝叶斯学习近似消息传递

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基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

燕山大学学报 2024年第2期48卷 157-164页

作者：司菁菁王亚茹王爱婷程银波燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像... 详细信息

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20~1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。

关键词：图像重构近似消息传递字典学习稀疏字典聚类

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基于近似消息传递的NOMA系统信道和脉冲噪声联合估计方法

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电信科学 2024年第9期40卷 44-53页

作者：李有明马冲亚吴永宏国强宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 中国电波传播研究所山东青岛266075 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对非高斯脉冲噪声背景下的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统的信道估计问题,利用信道和脉冲噪声的稀疏特性,提出一种基于近似消息传递的信道和脉冲噪声联合估计方法。首先构建全子载波的压缩感知方程,然后基... 详细信息

针对非高斯脉冲噪声背景下的非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统的信道估计问题,利用信道和脉冲噪声的稀疏特性,提出一种基于近似消息传递的信道和脉冲噪声联合估计方法。首先构建全子载波的压缩感知方程,然后基于稀疏贝叶斯学习理论提出一种信道、脉冲噪声和数据符号的联合估计优化问题。为解决这一超参量非线性非凸问题,设计了一种基于高斯广义近似消息传递和稀疏贝叶斯学习理论的期望最大化实现算法。仿真结果表明,与基于期望最大化的稀疏贝叶斯学习方法相比,所提算法在信道和脉冲噪声估计的均方误差、误码率等方面性能虽略有下降,但算法复杂度降低了1个数量级。

关键词：非正交多址接入信道估计脉冲噪声估计稀疏贝叶斯学习近似消息传递