基于块稀疏信号的正则化自适应压缩感知算法

发布时间：2018-10-07 18:09

【摘要】：在研究已有的块稀疏信号贪婪算法的基础上,提出一种正则化的自适应恢复算法。该算法在块稀疏度未知的前提下,添加了正则化的思想进行块挑选,从而更正确地挑选出块信号的支撑块,实现信号的重建。该算法首先在确定块的稀疏度和选择步长后,利用相关最大化原则实现支撑块的初次挑选;然后,依据已挑选出的支撑块再进行正则化分组,实现二次挑选;最终通过循环迭代正确挑选出整个信号的支撑块。通过仿真实验证明,该算法不仅不需要信号的块稀疏度作为先验知识,且较现有的块信号贪婪算法的重构概率更高,也比现有的块稀疏自适应贪婪算法所需的迭代次数更少和迭代时间更短。
[Abstract]:Based on the existing greedy block sparse signal algorithms, a regularized adaptive restoration algorithm is proposed. On the premise of unknown block sparsity, the algorithm adds the idea of regularization to select blocks, so that the support blocks of block signals can be selected more correctly and the signals can be reconstructed. After determining the sparsity of blocks and the selection step size, the algorithm uses the principle of correlation maximization to realize the initial selection of the support blocks, and then regroups the blocks according to the selected blocks to realize the secondary selection. Finally, the support block of the whole signal is selected correctly through the loop iteration. The simulation results show that the proposed algorithm not only does not need the block sparsity of the signal as a priori knowledge, but also has a higher reconstruction probability than the existing block signal greedy algorithm. It also requires less iterations and shorter iteration time than the existing block sparse adaptive greedy algorithm.
【作者单位】： 汕头大学电子工程系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61070152) 广东省科技计划项目(2007B010400073) 汕头大学科研基金项目(NTF10012)
【分类号】：TN925

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2255173