结构化压缩感知：从理论到应用

压缩感知是一个新兴领域，在过去几年中吸引了大量研究兴趣。以往的压缩感知综述文章将其范围局限于使用随机性矩阵的标准离散到离散测量架构以及基于标准稀疏性的信号模型。近年来，压缩感知已进入多个新的应用领域。这反过来又要求我们重新审视压缩感知的许多基础。随机矩阵测量算子必须被更结构化的感知架构所取代，这些架构需符合可行采集硬件的特性。标准的稀疏先验必须扩展，以包含更丰富的信号类别，并对更广泛的数据模型（包括连续时间信号）进行编码。在我们的概述中，主题是利用压缩感知中的信号与测量结构。主要焦点是连接理论与实践；即，明确指出结构化压缩感知策略从数学走向硬件的潜力。我们的总结突出了新的方向以及与传统压缩感知的关系，希望既能作为希望加入这一新兴领域的实践者的综述，也能作为研究人员的参考，帮助他们将一些现有思想置于实际应用的视角中。