基于部分支撑集的L1范数稀疏重构算法

摘要：

针对压缩感知理论中,现有的优化L1范数稀疏重构算法在重构源信号时,当且仅当稀疏度小于等于观测信号长度一半时才能够正确重构源信号的问题,提出了部分支撑集的L1范数稀疏重构算法.改进算法采用线性规划方法最小化源信号“尾部”支撑集的L1范数,能够在稀疏度大于观测信号长度一半时正确重构出源信号.仿真结果表明,在不同信噪比和稀疏度条件下,所提算法的重构精度优于现有的优化L1范数的稀疏重构算法和正交匹配追踪的稀疏重构算法.

关键词：压缩感知、部分支撑集、稀疏重构、线性规划

所属期刊栏目：37

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;高等学校学科引智计划

在线出版日期：2020-05-11（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：174-177,311