压缩感知优化函数的由来,波束图定义

1. 压缩感知优化函数的由来
2. 信号类属性有哪些

压缩感知优化函数的由来

采样定理（又称取样定理、抽样定理）是采样带限信号过程所遵循的规律，1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等，即：采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指导下的信息获取、存储、融合、处理及传输等成为目前信息领域进一步发展的主要瓶颈之一，主要表现在两个方面：

　　(1)数据获取和处理方面。对于单个(幅)信号/图像，在许多实际应用中(例如，超宽带通信，超宽带信号处理，THz成像，核磁共振，空间探测，等等）， Nyquist采样硬件成本昂贵、获取效率低下，在某些情况甚至无法实现。为突破Nyquist采样定理的限制，已发展了一些理论，其中典型的例子为Landau理论， Papoulis等的非均匀采样理论，M. Vetterli等的 finite rate of innovation信号采样理论，等。对于多道(或多模式)数据(例如，传感器网络，波束合成，无线通信，空间探测，等)，硬件成本昂贵、信息冗余及有效信息提取的效率低下，等等。

　　(2)数据存储和传输方面。通常的做法是先按照Nyquist方式获取数据，然后将获得的数据进行压缩，最后将压缩后的数据进行存储或传输，显然，这样的方式造成很大程度的资源浪费。另外，为保证信息的安全传输，通常的加密技术是用某种方式对信号进行编码，这给信息的安全传输和接受带来一定程度的麻烦。

　　综上所述：Nyquist-Shannon理论并不是唯一、最优的采样理论，研究如何突破以Nyquist-Shannon采样理论为支撑的信息获取、处理、融合、存储及传输等的方式是推动信息领域进一步往前发展的关键。众所周知：(1)Nyquist采样率是信号精确复原的充分条件，但绝不是必要条件。(2)除带宽可作为先验信息外，实际应用中的大多数信号/图像中拥有大量的structure。由贝叶斯理论可知：利用该structure信息可大大降低数据采集量。(3) Johnson-Lindenstrauss理论表明：以overwhelming性概率，K+1次测量足以精确复原N维空间的K-稀疏信号。

您好！压缩感知优化函数的由来可以追溯到2006年，当时Emmanuel Candes、Justin Romberg、Terence Tao和David Donoho四位数学家提出了压缩感知理论。

该理论认为，如果信号是稀疏的，那么它可以由远低于采样定理要求的采样点重构。 压缩感知优化函数是压缩感知理论中的一个重要概念，它是一种用于求解稀疏信号恢复问题的工具。

信号类属性有哪些

传输的PRS（Positioning Reference signal）的带宽

序列相关特性

发射信号（小区或波束）之间的正交性

用于一个位置估计的发送/接收信号的总能量

信道相干时间内发送/接收信号的总能量

与信号自相关函数中的边峰有关的距离特性

定位开销

定位估计的质量必须与实现该估计的成本相平衡，主要表现为用于定位而不是用于通信的时间部分，即定位开销。

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