基于压缩感知的欠定源信号恢复算法比较

摘要：

构建了基于压缩感知的欠定盲源分离源信号恢复模型,比较研究了基于互补匹配追踪算法(CMP)、基于 L1范数的互补匹配追踪算法(L1 CMP)和基于修正牛顿的径向基函数算法(NRASR)实现欠定源信号恢复的应用效果.结果表明:源信号时域充分稀疏情况下,CMP,L1 CMP 和 NRASR 的恢复效果接近,但L1 CMP算法计算复杂度最低;变换域充分稀疏情况下,CMP 和 L1 CMP 恢复效果接近,NRASR 恢复效果较差;时域非充分稀疏情况下,CMP效果较差,L1 CMP和 NRASR效果接近.综合考虑,L1 CMP 算法效果最佳;在观测信号数和源数较少的情况下,算法在时域恢复信号精度会下降;稀疏表示法结合压缩感知重构能够提高源信号恢复的效果.

关键词：欠定盲源分离、源信号恢复、互补匹配追踪算法、基于L1范数的互补匹配追踪算法、基于修正牛顿的径向基函数算法

所属期刊栏目：30

分类号：TN911

资助基金：试验技术青年基金;CEMEE国家重点实验室开放课题CEMEE2018K0303B

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：83-89