【摘要】：在研究已有的塊稀疏信號貪婪算法的基礎(chǔ)上,提出一種正則化的自適應(yīng)恢復(fù)算法。該算法在塊稀疏度未知的前提下,添加了正則化的思想進行塊挑選,從而更正確地挑選出塊信號的支撐塊,實現(xiàn)信號的重建。該算法首先在確定塊的稀疏度和選擇步長后,利用相關(guān)最大化原則實現(xiàn)支撐塊的初次挑選;然后,依據(jù)已挑選出的支撐塊再進行正則化分組,實現(xiàn)二次挑選;最終通過循環(huán)迭代正確挑選出整個信號的支撐塊。通過仿真實驗證明,該算法不僅不需要信號的塊稀疏度作為先驗知識,且較現(xiàn)有的塊信號貪婪算法的重構(gòu)概率更高,也比現(xiàn)有的塊稀疏自適應(yīng)貪婪算法所需的迭代次數(shù)更少和迭代時間更短。
[Abstract]:Based on the existing greedy block sparse signal algorithms, a regularized adaptive restoration algorithm is proposed. On the premise of unknown block sparsity, the algorithm adds the idea of regularization to select blocks, so that the support blocks of block signals can be selected more correctly and the signals can be reconstructed. After determining the sparsity of blocks and the selection step size, the algorithm uses the principle of correlation maximization to realize the initial selection of the support blocks, and then regroups the blocks according to the selected blocks to realize the secondary selection. Finally, the support block of the whole signal is selected correctly through the loop iteration. The simulation results show that the proposed algorithm not only does not need the block sparsity of the signal as a priori knowledge, but also has a higher reconstruction probability than the existing block signal greedy algorithm. It also requires less iterations and shorter iteration time than the existing block sparse adaptive greedy algorithm.
【作者單位】： 汕頭大學電子工程系;
【基金】：國家自然科學基金項目(61070152) 廣東省科技計劃項目(2007B010400073) 汕頭大學科研基金項目(NTF10012)
【分類號】：TN925

【參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2255173