一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法

发布时间：2017-09-14 14:04

  本文关键词：一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法

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【摘要】：针对压缩感知(Compressive sensing,CS)中未知稀疏度信号的重建问题,本文提出一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法.首先,采用一种匹配测试的方法确定固定步长,然后以该固定步长与变步长方式相结合,通过不同支撑集原子个数下的重建残差变化确定信号稀疏度,算法采用子空间追踪方法确定相应支撑集原子,并完成原始信号准确重建.实验结果表明,与同类算法相比,该算法可以更准确重建原始信号,且信号稀疏度值较高时,运算量低于同类算法.
【作者单位】： 上海大学通信与信息工程学院;上海大学特种光纤与光接入网重点实验室;
【关键词】： 压缩感知 信号重建 子空间追踪 自适应算法 稀疏表示
【基金】：国家自然科学基金(61132003,61571282) 上海大学创新基金(sdcx2012041)资助~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 引用格式田金鹏,刘小娟,郑国莘.一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法.自动化学报,2016,42(10):1512-1519A Variable Step Size Sparsity Adaptive Subspace Pursuit AlgorithmTIAN Jin-Peng1,2LIU Xiao-Juan1压缩感知(Compressive sensing,CS)是Donoho、Cand`es及Tao等提出

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本文编号：850446