基于支撑集保护的回环匹配算法

发布时间：2017-07-25 20:38

  本文关键词：基于支撑集保护的回环匹配算法

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【摘要】：针对部分压缩感知贪婪迭代类重构算法中误删正确支撑集元素的缺点,提出了一种基于支撑集保护的回环匹配算法(LM-P)。该算法依据最小残差内积初始化非受保护支撑集元素,然后依据观测向量在非受保护支撑集对应观测子矩阵上的投影,选择对应投影绝对值最大的元素添加到受保护支撑集,迭代获得受保护支撑集,从而重构原始信号。实验结果表明,对于非零值服从正态分布且稀疏度小于观测值一半数目的稀疏信号,LM-P算法的重构准确率超过86%;对于低信噪比稀疏信号,该算法的重构准确率能够维持在99%以上;与OMP、Co Sa MP、SP和GPA算法相比,LM-P精确重构所需观测值数更少;此外,LM-P算法在二维图像信号的重构中也有较好性能。
【作者单位】： 中南大学信息科学与工程学院;湘潭大学信息工程学院;湖南财政经济学院网络化系统研究所;
【关键词】： 压缩感知 贪婪迭代 支撑集 稀疏信号 LM-P
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61379115,61110215,61311140261,61372049) 湖南省自然科学基金资助项目(2015JJ4047,12JJ9021,13JJ8006) 湖南省科技计划基金资助项目(2014GK3038) 湖南省重点学科建设基金资助项目~~
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言现实中绝大部分的非稀疏自然信号如声音、图像等,都具有内在的稀疏特性。对于具有内在稀疏性的这些自然信号,传统的信号处理模式以Nyquist-Shannon理论体系为基础,提出了以不低于信号带宽2倍的采样速率采样信号才能精确重构出原始信号。由Donoho等于2006年提出的压缩感知

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本文编号：573190