结构化贝叶斯压缩感知技术及其应用研究



结构化贝叶斯压缩感知技术及其应用研究

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结构化贝叶斯压缩感知技术及其应用研究

论文目录
摘要	第1-9页
Abstract	第9-11页
目录	第11-14页
第1章绪论	第14-30页
1.1 引言	第14-15页
1.2 研究背景	第15-28页
1.2.1 压缩感知简介	第15-19页
1.2.2 感知无线电简介	第19-25页
1.2.3 压缩感知技术在信号处理中的应用回顾与前瞻	第25-28页
1.3 论文主要工作以及创新	第28-29页
1.4 论文内容安排	第29-30页
第2章压缩感知理论基础	第30-60页
2.1 矢量空间回顾	第30-33页
2.1.1 赋范矢量空间	第30-32页
2.1.2 基与模架	第32-33页
2.2 低维信号模型	第33-42页
2.2.1 稀疏模型	第34-37页
2.2.2 子空间的有限维集合	第37-39页
2.2.3 模拟信号的子空间集合模型	第39-40页
2.2.4 低秩矩阵模型	第40-41页
2.2.5 流形与参数模型	第41-42页
2.3 感知矩阵	第42-53页
2.3.1 零空间条件	第42-45页
2.3.2 约束等距条件(RIP)	第45-50页
2.3.3 矩阵相关性	第50-52页
2.3.4 感知矩阵的构建	第52-53页
2.4 压缩感知恢复算法	第53-58页
2.4.1 e_1最小化恢复算法	第53-55页
2.4.2 贪婪(Greedy)算法	第55-57页
2.4.3 组合算法	第57-58页
2.5 本章小节	第58-59页
根据本章部分内容，所发表的相关论文	第59-60页
第3章结构化贝叶斯压缩感知	第60-79页
3.1 引言	第60-61页
3.2 结构化稀疏信号模型	第61-63页
3.2.1 结构化稀疏信号	第61-62页
3.2.2 结构化RIP条件	第62-63页
3.3 基于双层二叉树结构先验的压缩感知恢复算法	第63-77页
3.3.1 贝叶斯压缩感知	第64-68页
3.3.2 块稀疏信号	第68-69页
3.3.3 块稀疏信号的先验模型	第69-74页
3.3.4 基于MCMC采样的贝叶斯推理	第74-77页
3.4 本章小节	第77-78页
根据本章部分内容，所发表的相关论文	第78-79页
第4章双层二叉树贝叶斯压缩感知恢复算法的应用	第79-98页
4.1 引言	第79-80页
4.2 压缩感知采样器	第80-85页
4.2.1 模拟信息采样器(AIC)	第80-82页
4.2.2 模拟信息采样器(AIC)系统仿真	第82-85页
4.3 基于块结构稀疏恢复算法的应用	第85-97页
4.3.1 实验设置	第86-88页
4.3.2 基本实验	第88-90页
4.3.3 恢复算法性能指标对比	第90-92页
4.3.4 恢复算法对噪声的鲁棒性	第92-94页
4.3.5 二维块稀疏图像信号实验	第94-97页
4.4 本章小节	第97页
根据本章部分内容，所发表的扣关论文	第97-98页
第5章基于贝叶斯压缩感知的多用户协作频谱检测	第98-115页
5.1 引言	第98页
5.2 协作频谱检测总体框架	第98-101页
5.3 分层的多任务贝叶斯压缩感知模型	第101-107页
5.3.1 贝叶斯回归方程	第101-104页
5.3.2 经验的贝叶斯估计	第104-107页
5.4 多用户协作频谱检测实验	第107-114页
5.4.1 场景相似度对实验结果的影响	第108-113页
5.4.2 压缩采样率对实验结果的影响	第113-114页
5.5 本章小节	第114页
根据本章相关内容，所发表的相关论文	第114-115页
第6章总结与展望	第115-118页
6.1 工作总结	第115-116页
6.2 进一步的工作	第116-118页
参考文献	第118-132页
攻读博士学位期间发表的相关论文	第132-133页
致谢	第133-134页

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