【摘 要】
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新一代数据压缩技术利用数据的结构特征作为信号处理的先验信息,突破了奈奎斯特采样定理的限制,达到降低信号采样率或者减少数据需求量的目的。出于低成本、低功耗及后续电路设计的考虑,压缩后的量化环节中通常会采用1-bit量化这个低精度量化中电路复杂度最低、功耗最低且低信噪比下性能最好的量化方案。本学位论文以概率论、优化理论、贝叶斯推理为指导,深入研究利用结构特性以便从1-bit量化的压缩数据中提取信息的问
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新一代数据压缩技术利用数据的结构特征作为信号处理的先验信息,突破了奈奎斯特采样定理的限制,达到降低信号采样率或者减少数据需求量的目的。出于低成本、低功耗及后续电路设计的考虑,压缩后的量化环节中通常会采用1-bit量化这个低精度量化中电路复杂度最低、功耗最低且低信噪比下性能最好的量化方案。本学位论文以概率论、优化理论、贝叶斯推理为指导,深入研究利用结构特性以便从1-bit量化的压缩数据中提取信息的问题。同时,针对不同的应用场景,提出了一些创新性的算法策略,主要分为以下几个方面。研究了噪声环境下的1-bit压缩感知重构算法。我们把重构问题看成是稀疏性受限的优化问题,并为其设计一个参数化的目标函数,由此让该重构问题对应的重构算法能够近似等效一些现有算法。此外,提供了一种启发式的参数选取准则,该准则使重构算法适应不同的噪声模型和噪声大小,并在不同噪声环境下都能达到近似最优的重构性能。研究了 1-bit量化的大规模天线系统的上行检测算法。我们把变分近似引入到基于点消息的置信传播算法框架中。所得的检测算法面对测量模型的严重非线性,充分挖掘了数据的低秩性与有限符号集特性,在仅仅知道1-bit量化测量值和极短导频序列的情况下,同时完成信道估计、符号检测和噪声估计的任务。它不仅继承了表达式闭合、复杂度低（关于天线数、用户数、码长都是一阶）、收敛快和检测性能好的优点,还成功弥补了置信传播算法和变分近似方法各自的缺陷。此外,我们用状态进化的工具来分析算法的迭代行为,并从中推导检测算法的理论性能界,为算法提供了理论支撑。研究了基于1-bit压缩扩散策略的分布式参数估计算法。以1-bit压缩为代表的压缩扩散策略可以大大减少相邻节点间的通信开销,然而现有的基于最小均方误差准则的分布式算法无法妥善处理1-bit压缩扩散策略中的混合数据,即启发式的合并策略无法保证网络协作有益于每个节点。于是考虑从贝叶斯推理的角度来设计分布式参数估计算法。基于点消息的置信传播算法自带最佳合并策略,可以有效保证各个节点都能够利用1-bit压缩数据来提升本地估计精度。
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