一种自适应正则化子空间追踪算法

发布时间：2017-10-24 15:23

  本文关键词：一种自适应正则化子空间追踪算法

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【摘要】：针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终能实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法能够精确重构原始信号,重建效果优于SP算法、正则化正交匹配追踪(ROMP)算法、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法等。
【作者单位】： 杭州电子科技大学通信工程学院;
【关键词】： 压缩感知 稀疏表示 子空间追踪算法 自适应 正则化
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言压缩感知(Compressed Sensing,CS)技术是近年来信号处理领域出现的一项新技术。充分地利用了信号的稀疏性和可压缩性[1-5],利用低维观测值有效地感知并重构稀疏信号。CS理论以远低于奈奎斯特采样的速率对信号进行采样和压缩,使得采样和计算成本大大降低,缓解了对硬件系统

【参考文献】

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本文编号：1089357