發(fā)布時(shí)間：2017-12-11 05:32

  本文關(guān)鍵詞：壓縮感知中的貪婪類重構(gòu)算法研究

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【摘要】：壓縮感知理論是近幾年的研究熱點(diǎn),它打破了香農(nóng)采樣定理的限制,在信號(hào)處理等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。壓縮感知理論主要包含三部分:信號(hào)的稀疏表示、測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)、重構(gòu)算法。本文主要研究了壓縮感知中的貪婪類重構(gòu)算法及改進(jìn)。貪婪類重構(gòu)算法通過(guò)迭代尋找稀疏信號(hào)的支撐集(即信號(hào)非零分量的位置),然后通過(guò)最小二乘估計(jì)出信號(hào)非零分量的值,該類算法具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、重構(gòu)速度快的優(yōu)點(diǎn)。本文主要對(duì)其進(jìn)行了深入研究,主要內(nèi)容如下:首先,總結(jié)了貪婪類重構(gòu)算法的一般框架,對(duì)已有貪婪重構(gòu)算法,正交匹配追蹤算法OMP算法、正則化正交匹配追蹤算法ROMP算法、分段正交匹配追蹤算法StOMP算法、子空間追蹤算法SP算法、壓縮采樣匹配追蹤算法CoSaMP算法、稀疏自適應(yīng)匹配追蹤算法SAMP算法和基于回溯的匹配追蹤算法BAOMP算法,進(jìn)行了詳細(xì)介紹,并對(duì)這些算法在無(wú)噪和有噪條件下的重構(gòu)性能進(jìn)行了仿真,有助于了解各個(gè)算法的性能。其次,研究了多路徑匹配追蹤算法MMP算法,與其它算法不同的是,它通過(guò)多路徑產(chǎn)生多個(gè)候選集,最后選擇殘差最小的候選集作為估計(jì)支撐集,進(jìn)而提高重構(gòu)性能。通過(guò)對(duì)MMP算法的分析,給出了該算法在無(wú)噪和有噪條件下正確重構(gòu)支撐集的RIP條件。進(jìn)一步,基于多路徑思想,利用ROMP算法正則化的方法,提出了正則化多路徑匹配追蹤算法RMSP算法。它在每次迭代中利用正則化劃分子集的方法產(chǎn)生多個(gè)路徑,選擇使殘差下降最快的路徑作為本次迭代的支撐集。仿真結(jié)果表明,RMSP算法較SP算法有較好的重構(gòu)性能。其三,分析了自適應(yīng)門限對(duì)原子選擇的影響,利用BAOMP算法選擇原子方法,提出基于門限的稀疏自適應(yīng)匹配追蹤算法BT-SAMP算法,來(lái)對(duì)SAMP算法進(jìn)行改進(jìn);同時(shí)借鑒SP Embedded OMP算法的策略,利用REASP算法優(yōu)化OMP算法每次迭代中的支撐集,提出REASP嵌入OMP算法ReEOMP算法。仿真結(jié)果表明,BT-SAMP算法和ReEOMP算法均具有較好的重構(gòu)性能。
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 李s，

本文編號(hào)：1277368