基于SWCoSaMP算法的稀疏信号重构

摘要：

压缩感知(compressed sensing,CS)稀疏信号重构本质上是在稀疏约束条件下求解欠定方程组.针对压缩感知匹配追踪(compressed sampling matching pursuit,CoSaMP)算法直接从代理信号中选取非零元素个数两倍作为支撑集,但是不存在迭代量化标准,本文提出了分步压缩感知匹配追踪(stepwise compressed sampling matching pursuit,SWCoSaMP)算法.该算法从块矩阵的逆矩阵定义出发,采用迭代算法得到稀疏信号的支撑集,推出每次迭代支撑集所对应重构误差的L-2范数闭合表达式,从而重构稀疏信号.实验结果表明和原来CoSaMP算法相比,对于非零元素幅度服从均匀分布和高斯分布的稀疏信号,新算法具有更好的重构效果.

关键词：压缩感知(compressed sensing、CS)、匹配追踪(matching pursuit)、支撑集

所属期刊栏目：28

分类号：TN957

资助基金：国防预研基金9140C0103071003;国防预研基金9140A01060411DZ0101;航空基金20110181006;博士点基金2011020311001

在线出版日期：2012-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：886-893