基于自适应滤波的压缩感知重构方法

摘要：

自适应滤波框架中,滤波器的抽头系数可以利用特定的自适应算法达到近似维纳解,从而使滤波器的输出误差达到最小.将这个框架应用到压缩感知重构信号中,信号的稀疏系数等效为滤波器系数权值向量,从而可获得最佳的稀疏系数,以高概率重构信号.本文介绍了已有学者研究出的一种L0最小均方算法(L0-LMS),该算法中引入零引力项加快了权矢量向稀疏解收敛的速度,保证解的稀疏性.通过仿真可知,基于自适应滤波算法重构稀疏信号的性能较好,甚至优于压缩感知中常用的OMP算法.

关键词：自适应滤波器、压缩感知、L0最小均方算法、信号重构

所属期刊栏目：21

分类号：TN911.7

在线出版日期：2013-03-13（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：7-11