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.104case.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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