基于差值映射的压缩感知MUSIC算法

摘要：

多快拍(MMV)问题旨在恢复具有相同稀疏结构的多列信号。在传统阵列信号处理中MMV问题的求解通常采用多重信号分类(MUSIC)等确定性方法实现，但当快拍数不足或存在相干源时该类方法失效；而在压缩感知(CS)的概率求解模型下，即使信源相干也能得到恢复结果，但现有算法普遍性能不足。近期Kim等人的研究表明，将CS与MUSIC相结合可得到比二者更加优秀的性能和更为宽泛的使用条件，该方法被称作压缩感知 MUSIC或CS-MUSIC算法。作为一种投影型非凸优化算法，差值映射(DM)最早用于解决X射线晶体学中的相位恢复问题，并逐渐在其他非凸及压缩感知问题的求解中展示出优良性能。该文提出一种基于差值映射的CS-MUSIC算法，仿真结果表明该算法在MMV问题求解中十分有效，相比经典CS-MUSIC具有更高的恢复成功率。

关键词：压缩感知、多快拍问题、联合稀疏、多重信号分类、差值映射

分类号：TN911.72

在线出版日期：2015-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1874-1878