基于一次投影子空间追踪的压缩感知信号重构

发布时间：2019-01-03 09:00

【摘要】：为了降低信号重构算法的复杂度,实现对稀疏度未知信号的重构,提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界,并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值;然后在子空间追踪(SP)算法的框架下,去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程,降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能,提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比,所提算法可以重构稀疏度未知的信号,且重构时间短,重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。
[Abstract]:In order to reduce the complexity of signal reconstruction algorithm and realize the reconstruction of unknown signal with sparse degree, a signal reconstruction method based on primary projection subspace tracking (OPSP) is proposed. First, the upper and lower bounds of signal sparsity are determined according to the constraint equidistance property, and the integer nearest to the median of upper and lower bounds is taken as the estimate of sparsity. Then, in the framework of subspace tracking (SP) algorithm, the projection process of the observation vector on the support set in the iteration is removed, and the complexity of the algorithm is reduced. In order to evaluate the reconstruction performance of the algorithm more accurately, the reconstruction probability of the complete signal is used as the index to evaluate the reconstruction performance of the algorithm. Compared with the traditional SP algorithm, the proposed algorithm can reconstruct signals with unknown sparsity, and the reconstruction time is short and the probability of reconstruction is high. Simulation results verify the effectiveness of the algorithm.
【作者单位】： 宁波大学通信技术研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61071119) 宁波市自然科学基金资助项目(2012A610017) 宁波市科技创新团队项目(2011B81002) 校级研究生科研创新基金资助项目(010-D00615138000)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2399166