结构化压缩感知理论及应用9787302592983
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作者刘福来,张子选,杜瑞燕
出版社清华大学出版社有限公司
ISBN9787302592983
出版时间2021-11
装帧平装
开本16开
定价89元
货号11372369
上书时间2024-12-28
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作者简介
刘福来，2005年获东北大学计算机软件与理论专业工学博士学位。2005—2007年东北大学博士后流动站，石家庄通信测控技术研究所博士后工作站，博士后。2007年到东北大学秦皇岛分校工作，2009—2011年东南大学博士流动站，博士后，2010年晋升为教授，2012年被东北大学遴选为博士研究生导师。教育部新世纪人才，河北省“三三三人才工程”第二层次人才，河北省优秀教师，河北省教学名师。
在东北大学秦皇岛分校，先后讲授“数字信号处理”“MATLAB与通信系统分析”和“高等工程数学”等多门本科生和研究生课程。出版著作《MATLAB与无线电信号处理分析》《阵列信号参数估计算法与优化》。
主要从事认知无线电及频谱大数据处理、电磁环境认知与控制利用、GNSS抗干扰技术、毫米波通信系统关键技术、压缩感知和深度学习及其应用等方向的科研和人才培养工作。主持国家自然科学基金、河北省自然科学基金等纵向科研项目10余项，已在IEEE Transactions on Antennas and Propagation、IEEE Transactions on Communications、Signal Processing、IEEE Transactions on Mobile Computing等国内外重点期刊与国际学术会议上发表学术论文50余篇，其中已被SCI、EI检索收录40余篇，申报或获批发明专利10余项。
目录
第1章绪论
1.1压缩感知的发展及应用
1.1.1压缩感知的发展
历程
1.1.2压缩感知的应用
领域
1.2压缩感知关键理论及研究
现状
1.2.1压缩感知的关键
理论
1.2.2压缩感知的研究
现状
1.3结构化压缩感知关键理论及
研究现状
1.3.1结构化压缩感知关键
理论
1.3.2结构化压缩感知研究
现状
1.4结构化压缩感知面临的
挑战
1.5本书结构及内容安排
1.6本章小结
参考文献
第2章结构化压缩感知理论基础
2.1引言
2.2压缩感知基本原理
2.2.1稀疏表示
2.2.2观测矩阵
2.2.3重构算法
2.2.4张量压缩感知
2.3结构化压缩感知基本框架
2.4典型结构化稀疏信号模型
2.4.1结构化稀疏信号
模型
2.4.2结构化RIP条件
2.5结构化稀疏表示
2.5.1基于BMOD的块字
典学习
2.5.2基于BKSVD的块字
典学习
2.6结构化观测矩阵
2.6.1基于RIP理论的观测
矩阵
2.6.2基于相干性理论的
观测矩阵
2.7结构化重构
2.7.1基于MMV模型的
稀疏重构
2.7.2基于US模型的稀疏
重构
2.8本章小结
参考文献
第3章典型的稀疏结构及压缩感知
算法
3.1引言
3.2块稀疏压缩感知
3.2.1块稀疏信号模型
3.2.2块混合范数优化
算法
3.2.3块正交匹配追踪
算法
3.2.4块匹配追踪算法
3.2.5块稀疏子空间学习
算法
3.2.6块稀疏非参数贝叶斯
估计
3.3联合稀疏压缩感知
3.3.1JSM1模型及重构
算法
3.3.2JSM2模型及重构
算法
3.3.3JSM3模型及重构
算法
3.4高斯联合稀疏张量压缩
感知
3.4.1张量表示及其分解
3.4.2内在张量稀疏度量
3.4.3基于CACTI的结构化
测量
3.4.4基于高斯联合稀疏
模型的重构方法
3.5本章小结
参考文献
第4章稀疏阶估计方法
4.1引言
4.2测量模型
4.2.1单测量向量模型
4.2.2多测量向量模型
4.3基于特征值的稀疏阶估计
算法
4.3.1算法原理
4.3.2算法步骤
4.4基于迹的稀疏阶估计算法
4.4.1算法原理
4.4.2算法步骤
4.4.3计算复杂度分析
4.5仿真实验及结果分析
4.5.1基于特征值的稀疏阶
估计算法
4.5.2基于迹的稀疏阶估计
算法
4.6本章小结
参考文献
第5章基于结构化压缩感知的一维
谱空穴检测
5.1引言
5.2一维谱空穴检测
5.2.1谱空穴概念
5.2.2典型一维谱空穴
检测
5.3基于动态组稀疏的频谱
感知
5.3.1频谱感知问题
描述
5.3.2DGSSS算法原理
5.3.3仿真实验及结果
分析
5.4基于块稀疏的空间谱估计
5.4.1空间谱估计问题
描述
5.4.2BStOMPCPHD算法
原理
5.4.3仿真实验与结果
分析
5.5基于块稀疏贝叶斯学习的
空间谱估计
5.5.1阵列结构及数据
模型
5.5.2STCBSBL算法
原理
5.5.3仿真实验与结果
分析
5.6本章小结
参考文献
第6章基于联合稀疏压缩感知的二维
谱空穴检测
6.1引言
6.2系统模型
6.2.1二维联合稀疏
表示
6.2.2协作感知系统频空
联合稀疏表示
6.2.3多址接入场景频角
联合稀疏表示
6.3算法原理
6.3.1二维谱空穴判决
准则
6.3.2适用于协作感知系统的
频空谱空穴判决
6.3.3适用于多址接入场景的
频角谱空穴判决
6.3.4计算复杂度分析
6.4仿真实验及结果分析
6.5本章小结
参考文献
第7章基于结构化压缩感知的三维
谱空穴检测
7.1引言
7.2系统模型
7.2.1索引调制信号
模型
7.2.2空频索引调制准
联合稀疏表示
7.2.3自适应索引调制信号
三维稀疏表示
7.3算法原理
7.3.1基于JSIRPRA的
索引调制识别
7.3.2基于MD的自适应
索引调制识别
7.3.3基于JSIRPRAMD的
三维谱空穴判决
7.3.4计算复杂度分析
7.4仿真实验及结果分析
7.5本章小结
参考文献
第8章基于结构化压缩感知的信道
估计
8.1引言
8.2信道模型
8.2.1无线信道特性
8.2.2信道估计模型
8.3时频联合稀疏多频带水声
信道估计
8.3.1多频带SIMO水声信道
模型
8.3.2基于多路径选择的
时频联合稀疏信道
估计
8.3.3仿真实验及结果
分析
8.4角频联合稀疏信道估计
8.4.1双选信道复指数扩展
模型
8.4.2基于贪婪算法的联合
稀疏信道估计
8.4.3仿真实验及结果
分析
8.5多测量联合稀疏OFDM线性
时变信道估计
8.5.1OFDM线性时变联合
稀疏信道模型
8.5.2基于分组优化的联合
稀疏信道估计
8.5.3仿真实验及结果
分析
8.6块稀疏水声信道估计
8.6.1块稀疏水声信道
模型
8.6.2基于块稀疏似零范数
的信道估计
8.6.3仿真实验及结果
分析
8.7面向5G的块稀疏信道
估计
8.7.1基于BPCoSaMP的
Massive MIMO块
稀疏信道估计
8.7.2基于MMC的3D
Massive MIMO块
稀疏信道估计
8.7.3仿真实验及结果
分析
8.8本章小结
参考文献
第9章基于结构化压缩感知的
毫米波信道估计
9.1引言
9.2信道模型
9.2.1毫米波传播特性
9.2.2毫米波信道模型
9.3基于块稀疏表示的多面板
毫米波MIMO信道估计
9.3.1TDD多面板块稀疏
信道模型
9.3.2块稀疏正交投影信
道估计算法
9.3.3联合多面板信道估计的
性能分析
9.3.4仿真实验及结果
分析
9.4基于群稀疏表示的双选择
毫米波MIMO信道估计
9.4.1双选择性群稀疏信道
模型
9.4.2群稀疏SBLKF信道
估计算法
9.4.3SBLKF算法性能
分析
9.4.4仿真实验及结果
分析
9.5基于群稀疏表示的混合模拟/
数字毫米波MIMO信道
估计
9.5.1混合模拟/数字群稀疏
信道模型
9.5.2群稀疏BDOMP信道
估计算法
9.5.3BDOMP算法的性能
分析
9.5.4仿真实验及结果
分析
9.6本章小结
参考文献
内容摘要
结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架，旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的结构化先验信息引入传统压缩感知，从而实现对更广泛类型信号的高效重建。目前，结构化压缩感知在医学成像、模式识别、雷达遥感、无线通信等众多领域有极为广泛的应用前景。本书深入、系统地论述了结构化压缩感知的基本理论及典型结构化压缩感知方法，从应用的角度总结作者多年来的研究成果以及靠前上这一领域的研究进展。全书共9章，主要内容包括结构化压缩感知的发展与现状、结构化压缩感知理论基础、典型的稀疏结构及压缩感知算法、稀疏阶估计方法、基于结构化压缩感知的一维谱空穴检测、基于联合稀疏压缩感知的二维谱空穴检测、基于准联合稀疏结构的三维谱空穴检测、基于结构化压缩感知的信道估计及基于结构化压缩感知的毫米波信道估计。 本书是关于结构化压缩感知理论及应用的一部专著，可供从事通信、图像、雷达和核磁共振等领域的广大技术人员学习与参考，也可作为高等院校和科研院所信号与信息处理、信息与通信系统等专业的研究生教材或参考书。
主编推荐
"（1）系统阐述结构化压缩感知的基本理论、典型算法及其应用。 （2）全面反映国内外结构化压缩感知理论研究及应用的近期新进展。 （3）以结构化压缩感知理论为基础，针对MIMO-SDMA、MIMO-OFDM等多址系统，通过构建联合稀疏、准联合稀疏表示，提出基于联合稀疏压缩感知、准联合稀疏压缩感知的谱空穴检测算法。 （4）既有结构化压缩感知算法的理论阐述，还有其性能分析和仿真实验，有助于对算法性能的理解与认识。 （5）系统全面，强调优选性、实用性和可读性。 "
精彩内容
结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架，旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的结构化先验信息引入传统压缩感知，从而实现对更广泛类型信号的高效重建。目前，结构化压缩感知在医学成像、模式识别、雷达遥感、无线通信等众多领域有极为广泛的应用前景。本书深入、系统地论述了结构化压缩感知的基本理论及典型结构化压缩感知方法，从应用的角度总结作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。全书共 9 章，主要内容包括结构化压缩感知的发展与现状、结构化压缩感知理论基础、典型的稀疏结构化及压缩感知方法、稀疏阶估计方法、基于结构化压缩感知的一维谱空穴检测、基于联合稀疏压缩感知的二维谱空穴检测、基于结构化压缩感知的三维谱空穴检测、基于结构化压缩感知的信道估计及基于结构化压缩感知的毫米波信道估计。本书是关于结构化压缩感知理论及应用的一部专著，可供从事通信、图像、雷达和核磁共振等领域的广大技术人员学习与参考，也可作为高等院校和科研院所信号与信息处理、信息与通信系统等专业的研究生教材或参考书。
媒体评论
(1)系统阐述结构化压缩感知的基本理论、典型算法及其应用。
(2)全面反映国内外结构化压缩感知理论研究及应用的最新进展。
(3)以结构化压缩感知理论为基础，针对MIMO-SDMA、MIMO-OFDM等多址系统，通过构建联合稀疏、准联合稀疏表示，提出基于联合稀疏压缩感知、准联合稀疏压缩感知的谱空穴检测算法。
(4)既有结构化压缩感知算法的理论阐述，还有其性能分析和仿真实验，有助于对算法性能的理解与认识。
(5)系统全面，强调先进性、实用性和可读性。
内容阐述全面，理论讲解精炼，应用研究迎合时代需求重点介绍结构化压缩感知理论及应用，
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