散斑噪声下的压缩感知
信息论
2021-08-03 v1 math.IT
摘要
研究了在散斑噪声存在下从其线性测量中恢复结构化信号的问题。该问题出现在许多成像系统中，如合成孔径雷达和光学相干断层扫描。当前的采集技术对信号进行过采样，并将问题转化为具有乘性噪声的去噪问题。然而，本文探索了将测量数量减少到信号环境维度以下的可能性。乘性噪声研究中出现的复杂性迄今阻碍了此类问题的理论分析。本文旨在给出关于散斑噪声下从欠采样测量中恢复信号的首个理论结果。结果表明，若信号类别是结构化的，即信号可被有效压缩，则可以用少于环境维度的测量获得信号的准确估计。我们通过仿真结果证明了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2108.00329,
title = {Compressed sensing in the presence of speckle noise},
author = {Wenda Zhou and Shirin Jalali and Arian Maleki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.00329},
year = {2021}
}