【摘要】：針對分段正交匹配追蹤(StOMP)算法對信號重構效果較差的問題,提出一種回溯正則化分段正交匹配追蹤(BR-StOMP)算法。首先,該算法采用正則化思想選取能量較大的原子,以減少閾值階段候選集中的原子;然后,利用回溯對原子進行檢驗,并對解的支撐集中的原子重新篩選一次,同時刪除對解的貢獻較低的原子,提高算法的重構率;最后,對感知矩陣進行歸一化處理,使算法更加簡單。仿真結果表明:BR-StOMP算法與正交匹配追蹤(OMP)算法相比較峰值信噪比提高8%~10%左右,運行時間減少70%~80%;與StOMP算法相比較,峰值信噪比提高19%~35%。BR-StOMP算法能夠精確地恢復信號,重建效果優(yōu)于OMP算法和StOMP算法。
[Abstract]:Aiming at the poor effect of piecewise orthogonal matching tracing (StOMP) algorithm on signal reconstruction, a backtracking regularized piecewise orthogonal matching tracing (BR-StOMP) algorithm is proposed. Firstly, the regularization idea is used to select the atoms with large energy, so as to reduce the atoms in the candidate set at the threshold stage, and then the atoms are checked by backtracking, and the atoms in the support set of the solution are screened again. At the same time, the atoms that contribute less to the solution are deleted, and the reconstruction rate of the algorithm is improved. Finally, the perception matrix is normalized to make the algorithm simpler. The simulation results show that compared with the orthogonal matching tracking (OMP) algorithm, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the BR-StOMP algorithm is increased by about 8%, and the running time is reduced by 70%. Compared with the StOMP algorithm, the PSNR algorithm can accurately recover the signal. The reconstruction effect is better than OMP algorithm and StOMP algorithm.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;
【基金】：山西省自然科學基金資助項目(2013011015-1)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2294070