基于约束等距的块稀疏压缩采样匹配追踪算法

摘要：

为提高块稀疏信号重构算法性能，利用测量矩阵块相干特性对块稀疏约束等距常数进行估计和讨论。在此基础上，将联合子空间的分块思想引入压缩采样匹配追踪（compressive sampling matching pursuit，Co-SaMP）算法，提出了基于约束等距的块稀疏压缩采样匹配追踪（block CoSaMP，BCoSaMP）算法，以子矩阵为单位更新重构支撑集，放宽了约束等距条件。在高斯随机测量矩阵条件下，证明分块尺寸越大、最优相干块更新数量在适当范围内越少，重构误差收敛性越好且信号临界稀疏比越大。最后，利用某型预警雷达多批次回波信号进行重构仿真，验证了本文算法比目前其他块稀疏重构算法具有更高的重构成功率、更优的误差稳定性和更好的应用价值。

关键词：块稀疏、压缩感知、约束等距特性、块相干、匹配追踪算法

分类号：TN911.72

资助基金：国家自然科学基金61372039资助课题

在线出版日期：2015-03-25（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：239-245