摘要
本申请提供基于深度压缩感知的联合信源信道编码方法及系统,方法包括:将可学习的分块采样矩阵二值化,以及通过可学习的尺度因子放缩后,与待发送图像块分块后进行计算获得测量值;将测量值转换为复信道符号;通过含噪的无线信道发送复信道符号;接收含噪的复信道符号,获取其实数含噪测量值;估计无线信道的状态信息;利用状态信息和可学习的图像块协方差矩阵,构建最小均方误差估计矩阵;计算最小均方误差估计矩阵与实数含噪测量值,得到初始重建图像;利用迭代收缩阈值算法得到的多层参数复用子网络,将初始重建图像逐层优化,得到最终重构图像。本申请在发送端分块压缩感知采样,能够简化信号的联合编码过程,实现轻量化的发送端。
技术关键词
迭代收缩阈值算法
图像块
协方差矩阵
符号
信噪比信息
信道
软阈值函数
发送端
分块压缩感知
执行矩阵乘法
噪声功率
误差
参数
因子
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开挖轮廓
特征点云
三维点云数据
施工误差
高铁隧道施工
组合导航算法
组合导航系统
因子
分析模块
数据采集模块
烟叶图像
烤房烟叶烘烤
图像增强方法
直方图均衡化方法
拉普拉斯