改进的压缩感知测量矩阵优化方法

发布时间：2019-03-09 08:24

【摘要】：压缩感知理论中,测量矩阵优化是一类通过减小测量矩阵与稀疏字典的互相关性来改善测量矩阵性能的方法。本文提出一种能够同时降低整体相关系数和最大值相关系数的测量矩阵优化算法,该算法分为两步:一是通过平均化Gram矩阵特征值来降低测量矩阵的整体相关系数;二是利用阈值函数收缩Gram矩阵非对角线上较大值。两个步骤交替执行,直到解出符合优化要求的测量矩阵。该算法在保证整体相关系数降到最低的同时,又使最大值相关系数显著降低。实验结果表明,与现有算法进行对比,本文方法在降低相关系数和重构成功率上都有一定优势。
[Abstract]:In compressed sensing theory, measurement matrix optimization is a kind of method to improve the performance of measurement matrix by reducing the correlation between measurement matrix and sparse dictionary. This paper presents a measurement matrix optimization algorithm which can reduce the global correlation coefficient and the maximum correlation coefficient simultaneously. The algorithm can be divided into two steps: one is to reduce the global correlation coefficient of the measurement matrix by averaging the eigenvalues of the Gram matrix; The second is to use the threshold function to shrink the larger value on the non-diagonal line of the Gram matrix. The two steps are performed alternately until the measurement matrix that meets the optimization requirements is solved. The algorithm not only ensures the minimum global correlation coefficient, but also reduces the maximum correlation coefficient significantly. The experimental results show that compared with the existing algorithms, the proposed method has some advantages in reducing the correlation coefficient and the success rate of reconstruction.
【作者单位】： 解放军信息工程大学信息系统工程学院;
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2437271