本文關(guān)鍵詞： 壓縮傳感 稀疏信號(hào)重構(gòu) 貪婪算法 殘差最小化追蹤　出處：《信息與控制》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種新的壓縮傳感稀疏信號(hào)重構(gòu)算法——?dú)埐钭钚』粉?residual minimization pursuit,RMP).殘差最小化追蹤RMP每次迭代選擇殘差信號(hào)在測(cè)量矩陣的正交投影絕對(duì)值最大的元素來檢測(cè)支持集,然后求解支持集上的最小二乘解更新稀疏信號(hào).另外,提出兩種擴(kuò)展殘差最小化追蹤RMP算法,算法每次迭代選擇多個(gè)元素來檢測(cè)支持集.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,殘差最小化追蹤RMP稀疏重構(gòu)性能優(yōu)于正交匹配追蹤OMP算法.
[Abstract]:In this paper, a new sparse signal reconstruction algorithm for compression sensing is proposed. The residual minimization tracking algorithm is used to detect the support set. Each iteration of the residual minimization tracking RMP selects the elements with the largest absolute value of the residual signal in the quadrature projection of the measurement matrix. Then, the least square solution on the support set is solved to update the sparse signal. In addition, two extended residual minimization tracking RMP algorithms are proposed, which select multiple elements for each iteration to detect the support set. The experimental results show that, The sparse reconstruction performance of residual tracking RMP is better than that of orthogonal matching tracing OMP algorithm.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院;中山大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61375080,61202110,61170126) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2012284,BK20130528) 江蘇大學(xué)高級(jí)人才科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(12JDG050)
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1530497