面向混合支撑集模型的分布式压缩感知重构算法

发布时间：2017-11-17 13:26

  本文关键词：面向混合支撑集模型的分布式压缩感知重构算法

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【摘要】：针对混合支撑集模型,研究了分布式压缩感知(DCS)的信号联合重构,提出了一种联合向前变步长正交匹配追踪(joint LAVSOMP)算法,该算法在信号重构过程中根据相邻次迭代重建信号的能量差,自适应地对向前参数进行动态调整,在信号重建精度与算法运行时间上取得平衡。进而,在该算法的基础上,提出了一种联合向前向后的变步长正交匹配追踪(joint FBVSOMP)算法,该算法有效降低了原子误选的几率,提高了信号重建的精度。试验结果表明,joint LAVSOMP算法的重构性能优于向前参数固定的联合向前正交匹配追踪joint LAOMP算法,而joint FBVSOMP算法具有更高的信号联合重构性能。
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61471313,61303128) 河北省自然科学基金(F2014203183) 河北省高等学校科学技术研究项目(Q2012087) 燕山大学青年教师自主研究计划课题(13LGB015)资助项目
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 型。与JSM-U JSM-2和JSM-3相比,混合支撑集模0引言型更具一般性,而以上三种模型均可以看作是混合支撑集模型的特例。最近几年,针对混和支撑集模压缩感知(compressive sensing,C S)是Donoho型的信号联合重构算法成为D C S领域的一个研究等[1]在2 0 0 6年提出的一种新的数据采

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1 黄晓斌,马晓岩,薛林光,秦江敏;一种使用支撑集的区域型模糊聚类算法[J];系统工程与电子技术;2002年10期

2 胡斌;行红明;;Plateaued函数谱支撑集的性质[J];电子学报;2014年05期

3 冯振;郭禾;王宇新;贾棋;侯广峰;;CS-MRI中稀疏信号支撑集混合检测方法[J];计算机工程;2014年05期

4 丁亦平 ,蔡f杀，

本文编号：1196215