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基于混合混沌序列的测量矩阵构造算法研究

李雪珍 凌永发

李雪珍, 凌永发. 基于混合混沌序列的测量矩阵构造算法研究[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(9): 23-30.
引用本文: 李雪珍, 凌永发. 基于混合混沌序列的测量矩阵构造算法研究[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(9): 23-30.
LI Xuezhen, LING Yongfa. Research on the construction algorithm of measurement matrix based on mixed chaotic[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(9): 23-30.
Citation: LI Xuezhen, LING Yongfa. Research on the construction algorithm of measurement matrix based on mixed chaotic[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(9): 23-30.

基于混合混沌序列的测量矩阵构造算法研究

基金项目: 

国家自然科学基金项目 61863011

广西自然科学基金项目 2018JJA170185

详细信息
    作者简介:

    李雪珍  女,(1995-),硕士.研究方向为压缩感知

    通讯作者:

    凌永发(通讯作者)  男,(1972-),博士,教授.研究方向为压缩感知、无线传感器网络.E-mail: yfling73@163.com

  • 中图分类号: TN911.7

Research on the construction algorithm of measurement matrix based on mixed chaotic

  • 摘要: 为了提高测量矩阵的性能,提出了一种基于异或混合混沌序列的测量矩阵构造算法.基于Chebyshev混沌映射和改进型Logistic混沌映射,提出了一种混合混沌映射的数学模型,采用门槛函数法对实值混沌序列进行二值量化,将实值的混沌序列转化为二进制混沌序列;然后通过异或的方式将两种二进制混沌序列结合起来得到混合混沌序列,最后将该混合混沌序列采用循环移位的方式构造成压缩感知测量矩阵.实验结果表明:该算法构造的测量矩阵的重构成功率得到了提高,当压缩比小于0.4时,PSNR提升了大约12 dB.
  • 图  1  混合混沌—贝努利测量矩阵流程图

    图  2  一维信号的重构图

    图  3  初值对MBM的重构成功率的影响

    图  4  相同稀疏度下,不同测量矩阵重构成功率

    图  5  相同测量数下,不同测量矩阵重构成功率

    图  6  压缩比为0.6时,不同测量矩阵的恢复图

    图  7  不同测量矩阵的峰值信噪比对比图

    表  1  压缩比为0.6时,不同测量矩阵的性能对比

    测量矩阵 峰值信噪比/dB 均方误差 相对误差 重构时间/s
    BM 28.81 85.63 0.018 3 19.50
    GM 28.63 89.15 0.018 8 19.90
    CBM 29.07 80.55 0.016 9 19.04
    LBM 28.72 87.31 0.020 0 19.30
    MBM 29.67 70.18 0.018 5 19.13
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-08-29
  • 修回日期:  2021-04-17
  • 刊出日期:  2021-09-05

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