贝叶斯压缩感知

资 源 简 介

贝叶斯压缩感知

详 情 说 明

贝叶斯压缩感知是一种结合贝叶斯统计与压缩感知理论的先进信号处理方法。在频谱感知场景中，该方法通过RVM（相关向量机）实现了高效的信号重构与检测。

该方法的核心思想是利用信号的稀疏性先验，在远低于奈奎斯特采样率的条件下完成信号捕获。对于频域源信号，首先加入高斯白噪声模拟实际环境干扰，然后通过压缩感知的随机测量矩阵获取少量线性投影观测值。

RVM在此过程中发挥了关键作用，它采用贝叶斯框架自动确定相关向量（即信号的重要成分），同时边缘化不重要的分量。这种机制不仅实现了信号的稀疏表示，还提供了对噪声水平的鲁棒估计。

相比传统方法，该技术最显著的优势在于：1）大幅降低采样速率，缓解硬件采样压力；2）通过贝叶斯推断自动平衡模型复杂度与数据拟合度；3）噪声环境下仍保持较高的检测准确性。实际应用时需要注意测量矩阵的设计需满足RIP条件，且信号在特定基下应具有充分的稀疏性。