压缩感知中迂回式匹配追踪算法

摘要：

迂回式匹配追踪(detouring matching pursuit,DMP)是一种计算复杂度低、准确率高、对传感矩阵列相关性要求低的贪婪重构稀疏信号算法.DMP中子内积逆和系数矩阵递增递减核心式被提出并证明,DMP利用子内积逆和系数矩阵减少残差误差变化量的计算量,达到降低计算复杂度的目的.另外,DMP采用先逐个最优缩减、后逐个最优扩增假定支撑集元素的方法提高重构准确率和扩大重构稀疏信号的稀疏度范围.DMP算法复杂度分析表明,DMP算法中获取、缩减和扩增假定支撑集的复杂度分别为O(K2N),O(b(K-b)N)和O(b(K-b)N).加权间接重构0-1稀疏信号实验结果表明,对于稀疏度为M/2的0-1稀疏信号,DMP、逐步贪婪追踪(greedy pursuit algorithm,GPA)、子空间追踪(subspace pursuit,SP)、压缩采样追踪(compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)、正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)的重构准确率分别为99％,65％,0％,0％和13％.非零值服从正态分布的稀疏信号实验结果也表明DMP的重构准确率优势显著.

关键词：压缩感知、贪婪算法、迂回式匹配追踪、分块矩阵、稀疏解

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61372049,61379115,61100215,61311140261,61070180;湖南省自然科学基金项目13JJ8006,12JJ9021;湖南省科技厅科技计划项目2011GK3200;湖南省重点学科建设项目

在线出版日期：2014-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2101-2107