稀疏信号重构的残差最小化追踪

发布时间：2018-02-24 14:02

  本文关键词： 压缩传感 稀疏信号重构 贪婪算法 残差最小化追踪　出处：《信息与控制》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种新的压缩传感稀疏信号重构算法——残差最小化追踪(residual minimization pursuit,RMP).残差最小化追踪RMP每次迭代选择残差信号在测量矩阵的正交投影绝对值最大的元素来检测支持集,然后求解支持集上的最小二乘解更新稀疏信号.另外,提出两种扩展残差最小化追踪RMP算法,算法每次迭代选择多个元素来检测支持集.实验结果表明,残差最小化追踪RMP稀疏重构性能优于正交匹配追踪OMP算法.
[Abstract]:In this paper, a new sparse signal reconstruction algorithm for compression sensing is proposed. The residual minimization tracking algorithm is used to detect the support set. Each iteration of the residual minimization tracking RMP selects the elements with the largest absolute value of the residual signal in the quadrature projection of the measurement matrix. Then, the least square solution on the support set is solved to update the sparse signal. In addition, two extended residual minimization tracking RMP algorithms are proposed, which select multiple elements for each iteration to detect the support set. The experimental results show that, The sparse reconstruction performance of residual tracking RMP is better than that of orthogonal matching tracing OMP algorithm.
【作者单位】： 江苏大学计算机科学与通信工程学院;中山大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61375080,61202110,61170126) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2012284,BK20130528) 江苏大学高级人才科研启动基金资助项目(12JDG050)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1530497