基于压缩感知技术的专利技术综述

张 曼

（国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心，广州 510000）

1 压缩感知

压缩感知[1-3]理论最早由D. Donoho[1]等科学家在2004年提出，本文使用中文摘要数据库CNABS 对关键词压缩感知进行检索，获得对应的中文专利样本共1，268篇，图1是压缩感知专利国内前十位专利申请人分布情况。

图1 压缩感知专利申请人分布情况

从图1中可以看出，压缩感知技术的专利申请前十位申请人全部都是高校申请，这也从一个侧面反映压缩感知技术的研究目前还处在理论研究阶段，对于企业的应用还比较少。

2 压缩感知专利技术分析

根据压缩感知理论，压缩感知技术主要包括信号的稀疏表示、测量矩阵和重构算法三部分，即信号的可稀疏表示是其实现的前提条件，然后采用测量矩阵采集获得测量值，根据测量值利用重构算法恢复信号。根据对专利样本的分析，压缩感知专利申请的方向主要集中在测量矩阵设计、重构算法和具体的应用方面。

2.1 测量矩阵

对测量矩阵的设计也是压缩感知专利申请的一个重要方向，如西安电子科技大学提出一种提高压缩感知雷达目标成像性能的测量矩阵设计方法（公开号：CN104199029A），其考虑到硬件实现的复杂度和雷达的抗噪性，提出了一种基于最大互信息准则的测量矩阵设计方法，通过同时约束测量矩阵与变换基的最小互相关系数和最大互信息，设计得到与变换基相关性充分小的测量矩阵。

2.2 重构算法

信号的重构算法是压缩感知技术的核心，如重庆大学提出一种基于重权值的双重稀疏约束的图像块压缩感知重构方法（公开号：CN110113613A），有效利用了图像块之间的相似性，通过新增一个正则项和权值对噪声影响进行约束，在数学上将模型具体化为一个求解加权的L1-范数最小化问题，并采用SBI 框架求解，与现有技术相比，有着明显的性能改进和更好的视觉效果，并且表现出良好的稳定性和收敛性。

2.3 压缩感知技术的应用

压缩感知技术作为一种信号采样理论，其应用领域比较广泛。根据对专利样本的分析，发现压缩感知技术在无线通信、阵列信号处理和成像三大方向的申请数量较多，如将压缩感知技术用于无线通信的信道估计、阵列信号处理的雷达应用和成像的专利申请就分别达到114篇、176篇和382篇。如杭州海睿博研科技有限公司提出一种用于核磁同步自动化成像与分割的系统和方法（公开号：CN110544254A），将压缩感知技术运用于核磁共振成像中，包括：压缩感知磁共振成像CS-MRI 单元，用于接收原始输入图像并进行压缩感知的磁共振成像；多个重建-分割单元，所述多个重建-分割单元依次级联在压缩感知磁共振成像CS-MRI 单元之后，一个或多个重建-分割单元中的每一个的结构相同，每个重建-分割单元包括重建单元、分割单元、求和单元和数据保真度单元；以及级联-合并单元，用于将每一级重建-分割单元的分割结果连接，然后通过卷积单元给出最终分割。本发明的方案在成像的同时得到分割结果，并通过分割结果限制成像部分损失函数的优化，提高成像质量。

3 结束语

在数字化的今天，对信号的采样是数字化分析不可或缺的一步，而压缩感知作为一种不同于传统奈奎斯特定理的信号采样理论，以后的应用必将越来越受到各领域的重视，随之而来的专利申请也会越来越多。本文通过对压缩感知理论的介绍以及近年来相关专利的分析，有助于人们对压缩感知技术的发展现状和未来的发展方向有一定的了解。