基于量子粒子群优化算法的压缩感知数据重构方法

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ＱｕａｎｔｕｍＢｅｈａｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
Ｌ／ＵＺｈｏｕｚｈｏｕ，ＬＩＹａｎｐｉｎｇ
（１．Ｘｉ ’ ａｎＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ￣ａｎ７１００７７，Ｃｈｉｎａ；
ｔｏｄａｔａｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｅｎｅｒｇｙ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈａｔｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｄａｔａｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｇｃａｎｂｅｅａｓｉｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｓｐａｒｓｉｔｙ，ａｆｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｗｉｔｈｓｕｂ－ｌａｆｍｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅｏｒｉｇｉｎｌａｓｉｇｎａｌｉｎｉｘｆｅｄｌｅｎｇｔｈｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｐａｃｅ，ａｎｄａｐｐｌｙｉｎｇｑｕａｎｔｕｍｔｈｅｏｒｙｅｎｃｏｄｉｎｇｉｎＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＣｏｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇＤａｔａＲｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎ
２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｚｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｅｚｅＳｈａｎｄｏｎｇ２７４０１５，Ｃｈｉｎａ）
ｏｆｓｐａｒｓｉｔｙｌｅｓｓｔｈａｎ５０，ＱＰ — ＣＳＤＲｇｅｔｓ２０％～４０％ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｎＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｃｏｍｐａｒｉｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｂｊｅｃｔｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｓｅｎｓｉｎｇｔｈｅｏｒｙｉｓａｐｐｌｉｅｄ
第２８卷第６期
２０１５年６月
传感技术学报
ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＥＮＳＯＲＳＡＮＤＡＣＴＵＡＴＯＲＳ
Hale Waihona Puke Baidu
Ｖｏ１．２８Ｎｏ．６
Ｊｕｎｅ２０１５
ＰｅｒｃｅｐｔｕａｌＤａｔａＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｆｏｒＣｏｍｐｒｅｓｓｅｄＳｅｎｓｉｎｇＢａｓｅｄｏｎ
ｓｉｔｉｏｎａｎｄｕｐｄａｔｅｍｏｄｅｉｎＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｒｏｍＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｕｎｄｅｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ
ｒｉｎｇｏｂｊｅｃｔｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｄａｔａｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｉｏｎｂｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｐａｒｔｉｃｌｅｉｎｉｔｉａｌｐｏ —