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Commits
f357a0c3a7
...
f0a14fae0f
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
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f0a14fae0f | ||
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f1ae3ff41d | ||
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ae199edbcd |
@@ -30,3 +30,4 @@ docs/site/
|
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# committed for packages, but should be committed for applications that require a static
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||||
# environment.
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Manifest.toml
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||||
*.asv
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||||
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||||
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
function flg = can_recovery(Psi, s, eps)
|
||||
[m, n] = size(Psi);
|
||||
|
||||
x = zeros(n, 1);
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||||
random_indices = randperm(n, s);
|
||||
x(random_indices) = randn(s, 1);
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||||
x = sign(x);
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||||
y = Psi * x;
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||||
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||||
cvx_begin
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||||
variable s1(n)
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||||
minimize(norm(s1, 1))
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||||
subject to
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||||
norm(y - Psi * s1) <= eps
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cvx_end
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||||
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||||
p = norm(x - s1, 2);
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||||
if p < eps
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flg = 1;
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else
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||||
flg = 0;
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||||
end
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||||
|
||||
end
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||||
@@ -0,0 +1,11 @@
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||||
function Psi = get_Psi(N, M, epi)
|
||||
Psi = zeros(N,M*N);
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||||
for n = 0 : N-1
|
||||
Cn = floor(rand()*M);
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||||
for q = 0 : N-1
|
||||
for p = 0:M-1
|
||||
Psi(n+1,q*M+p+1) = exp(1i*2*pi*p/M*Cn+1i*2*pi*q/N*n*(1+Cn*epi)) / sqrt(N);
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
clc;
|
||||
clear;
|
||||
|
||||
N = 32;
|
||||
M = 4;
|
||||
k = 5;
|
||||
epi = 0.02;
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||||
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||||
Psi_wide = get_Psi(N, M, epi);
|
||||
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||||
max_n = 100;
|
||||
max_s = 100;
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trials_time = 50;
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d = 5;
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||||
eps = 1e-5;
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||||
prob = zeros(max_n, max_s);
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||||
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||||
for n = 1:max_n
|
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Psi_narrow = get_Psi(n, M, 0);
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||||
parfor s = 1:max_s
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if n > s
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x = 0;
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for t = 1:trials_time
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x = x + can_recovery(Psi_narrow, s, eps);
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||||
end
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||||
prob(n, s) = x / trials_time;
|
||||
else
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||||
prob(n, s) = 0;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
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||||
|
||||
save("Expr1.mat", "prob");
|
||||
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
function Psi = get_Psi(N, M, epi)
|
||||
Psi = zeros(N,M*N);
|
||||
for n = 0 : N-1
|
||||
Cn = floor(rand()*M);
|
||||
for q = 0 : N-1
|
||||
for p = 0:M-1
|
||||
Psi(n+1,q*M+p+1) = exp(1i*2*pi*p/M*Cn+1i*2*pi*q/N*n*(1+Cn*epi)) / sqrt(N);
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
@@ -0,0 +1,16 @@
|
||||
function [RICs, RIC] = get_ric(A, K)
|
||||
sample_times = 500;
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||||
[m, n] = size(A);
|
||||
RICs = zeros(2 * sample_times, 1);
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||||
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||||
for i = 1: sample_times
|
||||
indices = randperm(n, K);
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||||
A_Lambda = A(:, indices(:));
|
||||
B = conj(A_Lambda') * A_Lambda;
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||||
eig_B = real(eig(B));
|
||||
RICs(2 * i - 1) = min(eig_B) - 1;
|
||||
RICs(2 * i) = max(eig_B) - 1;
|
||||
end
|
||||
|
||||
RIC = max(RICs);
|
||||
end
|
||||
@@ -0,0 +1,26 @@
|
||||
clc;
|
||||
clear;
|
||||
|
||||
N = 32;
|
||||
M = 4;
|
||||
k = 5;
|
||||
epi = 0.02;
|
||||
|
||||
Psi_narrow = get_Psi(N, M, 0);
|
||||
Psi_wide = get_Psi(N, M, epi);
|
||||
|
||||
fprintf("RIC_narrow: ");
|
||||
[RICs_narrow, RIC_narrow] = get_ric(Psi_narrow, k);
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||||
fprintf("\n\n");
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||||
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||||
fprintf("RIC_wide: ");
|
||||
[RICs_wide, RIC_wide] = get_ric(Psi_wide, k);
|
||||
fprintf("\n\n");
|
||||
|
||||
RICs_narrow = sort(RICs_narrow);
|
||||
RICs_wide = sort(RICs_wide);
|
||||
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||||
plot(1:length(RICs_narrow), RICs_narrow, 1:length(RICs_wide), RICs_wide);
|
||||
xlabel("Experiment times");
|
||||
ylabel("Block RIC");
|
||||
title("RIC");
|
||||
@@ -0,0 +1,3 @@
|
||||
function result = get_our_ub(delta, N, C, M, eps)
|
||||
result = delta^2 * N / (C * M * (log(M) - log(eps)));
|
||||
end
|
||||
@@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
function result = get_wl_ub(N, M, eps)
|
||||
k1 = sqrt((M - 1) / N);
|
||||
k2 = log(M * N);
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||||
k3 = sqrt(k2 - log(eps));
|
||||
k4 = sqrt(log(2 * M) - log(eps));
|
||||
|
||||
delta_1 = 24 * k1 * k2 * (2 * k3 + 1);
|
||||
delta_2 = 1.5 * k1 * (2 * k4 + 1);
|
||||
|
||||
numerator = N * (1/8 - delta_1 - delta_2) ^ 2;
|
||||
denominator = 81 * M * k2 * (1 + 2 * delta_2 / 3);
|
||||
result = numerator / denominator;
|
||||
end
|
||||
@@ -0,0 +1,25 @@
|
||||
clc;
|
||||
clear;
|
||||
|
||||
M = 50;
|
||||
eps = 1e-5;
|
||||
delta = 0.3;
|
||||
C = 10.66;
|
||||
|
||||
nums = 10:0.1:50;
|
||||
num = length(nums);
|
||||
N = zeros(1, num);
|
||||
upper_bound_C1 = zeros(1, num);
|
||||
upper_bound_C2 = zeros(1, num);
|
||||
|
||||
for i = 1: length(nums)
|
||||
N(i) = 10^nums(i);
|
||||
upper_bound_C1(i) = get_our_ub(1, N(i), C, M, eps);
|
||||
upper_bound_C2(i) = get_wl_ub(N(i), M, eps);
|
||||
N(i) = nums(i);
|
||||
end
|
||||
|
||||
semilogy(N, upper_bound_C1, 'r-', N, upper_bound_C2, 'b');
|
||||
xlabel("log_{10}(N)");
|
||||
ylabel("Upper bound of K");
|
||||
title("Prob(\delta_K < 0.3) >= 1 - 10^{-5}")
|
||||
@@ -1,34 +0,0 @@
|
||||
N = 128; % 脉冲个数
|
||||
M = 1; % 频点个数
|
||||
K = 10; % 目标个数
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||||
d = 32;
|
||||
epsilon = 1e-5; % 误差
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||||
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||||
f_c = 10e9; % 初始载频 10GHz
|
||||
Delta_f = 8e6; % 载频步进间隔 8MHz
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||||
% c = 299792458; % 光速
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||||
c = 3e8;
|
||||
scatter_coef = 0.3; % 目标散射强度
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||||
|
||||
B = 64e6; % 带宽 64MHz
|
||||
% B_0 = 1e9;
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||||
|
||||
f_s = 3 * f_c; % 快时间采样率
|
||||
T_p = 10 / f_s; % 单载频脉冲下的采样周期 / 脉冲宽度
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||||
T_r = T_p * 10;
|
||||
|
||||
r_0 = 1; % 初始距离 r(0)
|
||||
velocity = 5e5; % 目标速度(假设目标做匀速直线运动)
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||||
lambda = c / f_c; % 雷达工作波长
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% 仿真时间
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||||
delta_t = 1e-3 * T_p;
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||||
max_t = 30 * T_r;
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||||
range_t = 0:delta_t:max_t-delta_t;
|
||||
len = length(range_t);
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||||
|
||||
% 绘图
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||||
figure_flag_1 = false;
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||||
figure_flag_2 = false;
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||||
figure_flag_3 = false;
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||||
@@ -1,7 +0,0 @@
|
||||
filename = "/Users/ksyer/CLionProjects/BlockRIP/cmake-build-debug/1.txt";
|
||||
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||||
df = dlmread(filename);
|
||||
x = df(:, 1);
|
||||
y = df(:, 2);
|
||||
|
||||
scatter(x, y);
|
||||
@@ -1,21 +0,0 @@
|
||||
%
|
||||
M = 200;
|
||||
N = 1e12;
|
||||
P = N / M;
|
||||
s = 10;
|
||||
epsilon = 1e-5;
|
||||
|
||||
x = 22:0.2:30;
|
||||
N = zeros(size(x));
|
||||
P = zeros(size(x));
|
||||
sigma = zeros(size(x));
|
||||
|
||||
for i = 1: length(x)
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||||
N(i) = 10^x(i);
|
||||
P(i) = N(i) / M;
|
||||
ita_1_lb = sqrt(172.24 * 32.0 * s * (log(4 * s) ^ 2) * log(8 * N(i)) * log(9 * P(i)) / P(i));
|
||||
ita_2_lb = sqrt(32.0 / 3.0 * s * (-log(epsilon)) / P(i));
|
||||
sigma(i) = ita_1_lb * (1 + ita_1_lb) + ita_2_lb;
|
||||
end
|
||||
|
||||
semilogx(P, sigma);
|
||||
@@ -1,87 +0,0 @@
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||||
% 仿真入口,确定 N 和 s 后,通过遍历 eta_1 和 eta_2 来计算出 P
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||||
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||||
% 设置用于遍历 eta 的参数
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eta_1_step = 1e-2;
|
||||
eta_2_step = 1e-8;
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||||
eta_1_start = eta_1_step;
|
||||
eta_2_start = eta_2_step;
|
||||
|
||||
eta_1_end = (sqrt(5) - 1) / 2; % 大于这个值时,eta_1 ^2 + eta_1 必定会大于 1
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||||
eta_2_end = 1e-3;
|
||||
|
||||
eta_1 = eta_1_start:eta_1_step:eta_1_end;
|
||||
eta_2 = eta_2_start:eta_2_step:eta_2_end;
|
||||
|
||||
eta_1_N = length(eta_1);
|
||||
eta_2_N = length(eta_2);
|
||||
|
||||
N = 1e14;
|
||||
s = 10;
|
||||
epsilon = 1e-5;
|
||||
C_1 = 5576;
|
||||
C_2 = 10.66;
|
||||
|
||||
result = zeros(eta_1_N, eta_2_N);
|
||||
metric_1 = zeros(eta_1_N, 1);
|
||||
metric_2 = zeros(eta_2_N, 1);
|
||||
|
||||
for i = 1:eta_1_N
|
||||
metric_1(i) = (C_1 * s * (log(4*s))^2 * log(8*N)) / (eta_1(i) ^ 2);
|
||||
end
|
||||
|
||||
for j = 1:eta_2_N
|
||||
metric_2(j) = (C_2 * s * log(epsilon^-1)) / (eta_2(j) ^ 2);
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
sigmas = zeros(eta_1_N, 1 * eta_2_N);
|
||||
results = zeros(eta_1_N, 1 * eta_2_N);
|
||||
k = 0;
|
||||
d = 1e2;
|
||||
for i = 1:eta_1_N
|
||||
for j = 1:eta_2_N
|
||||
sigma = eta_1(i) * (1 + eta_1(i)) + eta_2(j);
|
||||
if sigma > 1
|
||||
continue
|
||||
end
|
||||
sigmas(i, j) = sigma;
|
||||
k = k + 1;
|
||||
m1 = metric_1(i);
|
||||
m2 = metric_2(j);
|
||||
|
||||
m = solve_test(m1);
|
||||
if m1 < m2
|
||||
m = max(m, m2);
|
||||
end
|
||||
|
||||
if m > N
|
||||
results(i, j) = 0;
|
||||
else
|
||||
results(i, j) = N / m;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
figure;
|
||||
% semilogy(sigmas, results);
|
||||
h = heatmap(results);
|
||||
h.GridVisible = false;
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||||
ax = gca;
|
||||
xn = length(ax.XDisplayLabels);
|
||||
yn = length(ax.YDisplayLabels);
|
||||
|
||||
for i = 1:length(ax.XDisplayLabels)
|
||||
% if rem(i, rem(xn, 10)) ~= 0
|
||||
% ax.XDisplayLabels(i) = {nan};
|
||||
% end
|
||||
end
|
||||
|
||||
for i = 1:length(ax.YDisplayLabels)
|
||||
% if rem(i, rem(yn, 10)) ~= 0
|
||||
% ax.YDisplayLabels(i) = {nan};
|
||||
% end
|
||||
end
|
||||
|
||||
|
||||
% heatmap(result);
|
||||
@@ -1,20 +0,0 @@
|
||||
% 由于函数单调,因此可以用二分法求 x/log(9x) = k 的解
|
||||
|
||||
function result = solve_test(k)
|
||||
eps = 1e-3;
|
||||
l = 1;
|
||||
r = k;
|
||||
while r - l > eps
|
||||
mid = (l+r) / 2;
|
||||
if (foo(mid) < foo(r))
|
||||
l = mid;
|
||||
else
|
||||
r = mid;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
result = l;
|
||||
end
|
||||
|
||||
function f = foo(x)
|
||||
f = x / log(9 * x);
|
||||
end
|
||||
@@ -1,4 +1,4 @@
|
||||
% Expr1.m to draw Fig 2(a)
|
||||
|
||||
|
||||
max_n = 125;
|
||||
max_s = 35;
|
||||
|
||||
@@ -5,10 +5,10 @@ M = 4;
|
||||
N = 128;
|
||||
%block_sparsity = 1;
|
||||
tol = 1e-5;
|
||||
trial = 50;
|
||||
trial = 20;
|
||||
epi = 0.02;
|
||||
result = zeros(N,25);
|
||||
for col = 4:4:128
|
||||
for col = 4:N
|
||||
for block_sparsity = 10:18
|
||||
success_count = 0;
|
||||
for loop = 1:trial
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
close all;
|
||||
clear all;
|
||||
clc;
|
||||
M = 4;
|
||||
N = 128;
|
||||
%block_sparsity = 1;
|
||||
tol = 1e-4;
|
||||
trial = 20;
|
||||
max_sparsity = 25;
|
||||
epi = 0.02;
|
||||
result = zeros(N,max_sparsity);
|
||||
FAR_model = get_far_model(N, M, epi);
|
||||
|
||||
for n = 60:N
|
||||
for s = 10:max_sparsity
|
||||
success_count = 0;
|
||||
for loop = 1:trial
|
||||
col_choose = randperm(N,n);
|
||||
FAR_model_partial = FAR_model(col_choose,:);
|
||||
|
||||
sparse_signal = zeros(M,N);
|
||||
block = randperm(N,s);
|
||||
sparse_signal(:,block) = exp(1i*2*pi*rand(M,s));
|
||||
|
||||
y = FAR_model_partial * sparse_signal(:);
|
||||
|
||||
cvx_begin
|
||||
variable x(M,N) complex
|
||||
norm21 = 0;
|
||||
for i = 1:N
|
||||
norm21 = norm21 + norm(x(:,i));
|
||||
end
|
||||
minimize(norm21)
|
||||
subject to
|
||||
FAR_model_partial * x(:) == y
|
||||
cvx_end
|
||||
|
||||
if norm(x(:)-sparse_signal(:))<tol
|
||||
success_count = success_count+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
result(n,s) = success_count/trial;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
save('FARblockepsilon4.mat');
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
close all;
|
||||
clear all;
|
||||
clc;
|
||||
M = 4;
|
||||
N = 128;
|
||||
%block_sparsity = 1;
|
||||
tol = 1e-5;
|
||||
trial = 50;
|
||||
epi = 0.02;
|
||||
result = zeros(N,25);
|
||||
for col = 4:4:128
|
||||
for block_sparsity = 1:25
|
||||
success_count = 0;
|
||||
for loop = 1:trial
|
||||
FAR_model = zeros(N,M*N);
|
||||
%Cn = randperm(M)-1
|
||||
for n = 0 : N-1
|
||||
Cn = floor(rand()*M);
|
||||
for q = 0 : N-1
|
||||
for p = 0:M-1
|
||||
FAR_model(n+1,q*M+p+1) = exp(1i*2*pi*p/M*Cn+1i*2*pi*q/N*n*(1+Cn*epi));
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
|
||||
col_choose = randperm(N,col);
|
||||
FAR_model = FAR_model(col_choose,:);
|
||||
sparse_signal = zeros(M,N);
|
||||
|
||||
block = randperm(N,block_sparsity);
|
||||
sparse_signal(:,block) = exp(1i*2*pi*rand(M,block_sparsity));
|
||||
|
||||
y = FAR_model * sparse_signal(:);
|
||||
cvx_begin
|
||||
variable x(M*N) complex
|
||||
minimize(norm(x,1))
|
||||
subject to
|
||||
FAR_model * x == y
|
||||
cvx_end
|
||||
if norm(x-sparse_signal(:))<tol
|
||||
success_count = success_count+1;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
result(col,block_sparsity) = success_count/trial;
|
||||
end
|
||||
end
|
||||
save('FARepsilon.mat');
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
function FAR_model = get_far_model(N, M, epi)
|
||||
FAR_model = zeros(N,M*N);
|
||||
%Cn = randperm(M)-1
|
||||
for n = 0 : N-1
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Cn = floor(rand()*M);
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for q = 0 : N-1
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for p = 0:M-1
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FAR_model(n+1,q*M+p+1) = exp(1i*2*pi*p/M*Cn+1i*2*pi*q/N*n*(1+Cn*epi));
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end
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end
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end
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end
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@@ -0,0 +1,7 @@
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function n = theoretic(m,s,d)
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syms t;
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syms u;
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f = s*(m+t^2)+(d-s)*int((u-t)^2*u^(m-1)*exp(-u^2/2)/(2^(m/2-1)*gamma(m/2)),u,t,inf);
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g = diff(f,t);
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t1 = solve(g);
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n = s*(m+t1^2)+(d-s)*int((u-t1)^2*u^(m-1)*exp(-u^2/2)/(2^(m/2-1)*gamma(m/2)),u,t1,inf);
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