前向预测与回溯结合的正交匹配追踪算法

摘要：

在基于压缩感知的正交匹配追踪算法中,候选集原子的选取对最终的重建性能至关重要.文中结合前向预测和回溯两种策略更新候选原子集,提出了一种基于预测与回溯的正交匹配追踪(LABOMP)算法.该算法通过设定阈值将所有迭代划分为前后期,在迭代前期,通过预测原子在未来迭代中的性能选择最佳原子；在迭代后期,加入回溯策略,每两次迭代淘汰一个前面错误选择的原子.实验结果表明:LABOMP算法是实用有效的,由于加入回溯策略修正了预测算法LAOMP的不足,使迭代后期高斯稀疏信号与二值稀疏信号的精确重建概率较LAOMP算法分别平均提高了12.5％、18.2％.

关键词：压缩感知、信号重建、正交匹配追踪、前向预测、回溯策略

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金资助项目60972133;广东省自然科学基金研究团队项目9351064101000003;广东省绿色能源技术重点实验室资助项目2008A060301002

在线出版日期：2012-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：14-19