【文章笔记】On the Relationship between Compressive Sensing and Random Sensor Array

关于随机传感器阵列，压缩传感证明了自然随机阵列投影与压缩感知的投影类型是一致的。这个联系允许我们用压缩感知理论量化随机阵列的性能，分析显示压缩感知可以应用于空闲阵列和周围介质的呈现，而且，已知性质的周围介质的呈现可以提高阵列的性能。

文章是将压缩传感理论应用于阵列信号处理，根据阵列信号处理理论，传感器阵列的距离应该小于或等于信号波长的一半，如果传感器数量一定的话，就意味着测量阵列的孔径被限制了。文章分析用压缩传感的理论，可以使得传感器之间的距离不统一，利用随机和不统一的阵列，以低传感代价获得高的精度。

PS：

这是一篇关于阵列信号处理的文章， 很抱歉我对阵列信号处理完全不懂，这篇文章也读得稀里糊涂。但是有个疑问就是如果传感器的距离更大的话，测量的精度必然下降，即便是采用压缩感知的方式来恢复，也无法恢复原有信号。压缩感知并不能提高精度，而是在采样过程中完成了压缩，使得数据量变小，减少通信和存储的压力。