摘要
本发明提出了一种激光多普勒信号非稀疏压缩感知方法及系统,属于压缩感知技术领域,包括:构建伯努利感知矩阵对所述激光多普勒信号进行数据压缩得到第一压缩信号;采用第一压缩信号输入多分辨率特征融合的信号重建教师模型,得到第一重建信号;所述信号重建教师模型通过时域卷积特征提取机制提取信号的局部时序模式,并结合频域注意力引导机制学习时频特征;基于所述信号重建教师模型的输出构建轻量级信号重建学生模型,将所述第一压缩信号输入所述信号重建学生模型得到最终重建信号。本发明解决了传统压缩感知技术对信号稀疏性要求高、重建实时性差以及深度学习模型参数量大的技术难题。