本文關(guān)鍵詞： 壓縮感知 貪婪算法 重構(gòu) 回溯 子空間追蹤　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)目前的貪婪類算法在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的重構(gòu)遮擋和虛假等問題,在分析該問題產(chǎn)生的原因基礎(chǔ)上,提出了一種新的貪婪回溯子空間追蹤(greedy backtracking subspace pursuit,GBSP)算法。該算法的基本思想是在每次的迭代過程中,采用回溯反饋和貪婪精選的思路進(jìn)行支撐集選擇。具體而言,在原子識(shí)別階段,從殘差投影中挑選出絕對(duì)值最大的K(K是信號(hào)稀疏度)個(gè)投影值位置,添加到候選支撐集中,為降低在此步驟中產(chǎn)生的錯(cuò)誤概率,每次只將候選支撐集中的前s(sK)個(gè)最大值對(duì)應(yīng)的位置添加到真實(shí)支撐集中進(jìn)行更新;此后再進(jìn)行投影計(jì)算和殘差更新,直到完成支撐集的選擇。新算法結(jié)合了正交匹配追蹤算法和子空間追蹤算法兩者的優(yōu)勢,所以可較好地解決重構(gòu)遮擋與虛假問題,使得壓縮感知重構(gòu)算法更具實(shí)用性。
[Abstract]:Aiming at the problems of reconstruction occlusion and falsehood in the practical application of the greedy class algorithm, the causes of the problem are analyzed. In this paper, a new greedy backtracking backtracking subspace pursuitto GBSP algorithm is proposed. The basic idea of the algorithm is to select the support set with the idea of backtracking feedback and greedy selection in every iteration process. In order to reduce the error probability in this step, pick out from the residual projection that the maximum absolute value KnK is the signal sparsity) and add it to the candidate support set, in order to reduce the error probability in this step, Each time, only the position corresponding to the first ssKs of the candidate support set is added to the real support set for updating; thereafter, projection calculations and residual updates are performed. The new algorithm combines the advantages of the orthogonal matching tracking algorithm and the subspace tracking algorithm, so it can solve the reconstruction occlusion and false problems, making the compression perception reconstruction algorithm more practical.
【作者單位】： 湖北文理學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：湖北省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(Q20142607)
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：1520299