回溯正则化分段正交匹配追踪算法

发布时间：2018-10-25 15:16

【摘要】：针对分段正交匹配追踪(StOMP)算法对信号重构效果较差的问题,提出一种回溯正则化分段正交匹配追踪(BR-StOMP)算法。首先,该算法采用正则化思想选取能量较大的原子,以减少阈值阶段候选集中的原子;然后,利用回溯对原子进行检验,并对解的支撑集中的原子重新筛选一次,同时删除对解的贡献较低的原子,提高算法的重构率;最后,对感知矩阵进行归一化处理,使算法更加简单。仿真结果表明:BR-StOMP算法与正交匹配追踪(OMP)算法相比较峰值信噪比提高8%~10%左右,运行时间减少70%~80%;与StOMP算法相比较,峰值信噪比提高19%~35%。BR-StOMP算法能够精确地恢复信号,重建效果优于OMP算法和StOMP算法。
[Abstract]:Aiming at the poor effect of piecewise orthogonal matching tracing (StOMP) algorithm on signal reconstruction, a backtracking regularized piecewise orthogonal matching tracing (BR-StOMP) algorithm is proposed. Firstly, the regularization idea is used to select the atoms with large energy, so as to reduce the atoms in the candidate set at the threshold stage, and then the atoms are checked by backtracking, and the atoms in the support set of the solution are screened again. At the same time, the atoms that contribute less to the solution are deleted, and the reconstruction rate of the algorithm is improved. Finally, the perception matrix is normalized to make the algorithm simpler. The simulation results show that compared with the orthogonal matching tracking (OMP) algorithm, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the BR-StOMP algorithm is increased by about 8%, and the running time is reduced by 70%. Compared with the StOMP algorithm, the PSNR algorithm can accurately recover the signal. The reconstruction effect is better than OMP algorithm and StOMP algorithm.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2013011015-1)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2294070