一种改进的稀疏度自适应压缩采样匹配追踪算法

摘要：

针对未知稀疏度信号的重建，提出了一种改进的稀疏度自适应压缩采样匹配追踪（MACSMP）算法。该算法以压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法为基础，结合变步长自适应的思想，摆脱了对于信号稀疏度的依赖，并在迭代过程中引入正则化思想，从而提升了算法的重构精度。仿真结果表明，文中提出的MACSMP算法在重构性能与运行效率两方面都要优于SAMP、OMP、CoSaMP这几种算法，且其计算量较低，运行时间较短。

关键词：压缩感知、重构算法、稀疏度自适应、正则化

所属期刊栏目：49

分类号：TN911.7

在线出版日期：2016-09-08（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：992-996