球面近场天线测量中感知矩阵的优化
信息论
2023-02-10 v1 信号处理
math.IT
摘要
本文研究利用压缩感知(CS)减少球面近场天线测量(SNF)所需采样数的问题。保证稀疏恢复算法数值性能的一个条件是设计互相关性低的感知矩阵。在不固定采样模式任何部分的前提下，我们提出使用增广拉格朗日法来最小化相应感知矩阵的互相关性从而得到采样点。数值实验表明，与其他已知采样模式（如螺旋采样与Hammersley采样方案）相比，所提采样方案在相变图方面具有更高的恢复成功率。此外，我们还证明，采用优化感知矩阵的CS比经典方法需要更少的样本来重建球面模式系数(SMCs)与远场方向图。
引用
@article{arxiv.2206.02181,
title = {Optimizing Sensing Matrices for Spherical Near-Field Antenna Measurements},
author = {Arya Bangun and Cosme Culotta-López},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.02181},
year = {2023}
}