本文關(guān)鍵詞：一種自適應(yīng)正則化子空間追蹤算法

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【摘要】：針對壓縮感知中未知稀疏度信號的重建問題,提出一種新的壓縮感知的信號重建算法,即自適應(yīng)正則化子空間追蹤(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,該算法將自適應(yīng)思想、正則化思想與子空間追蹤(Subspace Pursuit,SP)算法相結(jié)合,在未知信號稀疏度的情況下,自適應(yīng)地選擇支撐集原子的個數(shù),利用正則化過程實現(xiàn)支撐集的二次篩選,最終能實現(xiàn)信號的精確重構(gòu)。仿真結(jié)果表明,該算法能夠精確重構(gòu)原始信號,重建效果優(yōu)于SP算法、正則化正交匹配追蹤(ROMP)算法、稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(SAMP)算法、壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)算法等。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 稀疏表示 子空間追蹤算法 自適應(yīng) 正則化
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言壓縮感知(Compressed Sensing,CS)技術(shù)是近年來信號處理領(lǐng)域出現(xiàn)的一項新技術(shù)。充分地利用了信號的稀疏性和可壓縮性[1-5],利用低維觀測值有效地感知并重構(gòu)稀疏信號。CS理論以遠低于奈奎斯特采樣的速率對信號進行采樣和壓縮,使得采樣和計算成本大大降低,緩解了對硬件系統(tǒng)

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