本文選題：壓縮感知 + 信號(hào)重建　； 參考：《控制與決策》2017年02期

【摘要】：為提高壓縮感知子空間追蹤算法的信號(hào)重建概率及精度,提出一種遞減候選集正則化子空間追蹤算法.該算法基于Co Sa MP/SP算法并加以改進(jìn),將迭代過(guò)程分成若干個(gè)階段,在每個(gè)階段均采用類(lèi)Co Sa MP/SP算法進(jìn)行迭代計(jì)算,但各階段的候選集原子個(gè)數(shù)依次遞減,同時(shí)按正則化方法選擇新的候選集原子.實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比結(jié)果表明,與同類(lèi)算法相比,所提出算法能夠以更高概率重建信號(hào),在噪聲環(huán)境下也具有較高的重建精度.
[Abstract]:In order to improve the signal reconstruction probability and accuracy of compressed perceptual subspace tracking algorithm, a reduced candidate set regularized subspace tracking algorithm is proposed. The algorithm is based on the CoSa-MPP / SP algorithm and improved. The iterative process is divided into several stages. In each stage, the CoSa-MPP / SP algorithm is used to calculate iteratively, but the number of candidate atoms in each stage decreases in turn. At the same time, a new candidate set atom is selected according to the regularization method. The simulation results show that the proposed algorithm can reconstruct the signal with higher probability and has higher reconstruction accuracy in noise environment.
【作者單位】： 上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;上海大學(xué)特種光纖與光接入網(wǎng)省部共建重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61132003,61571282) 上海大學(xué)創(chuàng)新基金項(xiàng)目(sdcx2012041)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2057842