本文選題：壓縮感知 + 信號重建�。� 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,將迭代過程分成若干個階段,在每個階段均采用類Co Sa MP/SP算法進行迭代計算,但各階段的候選集原子個數依次遞減,同時按正則化方法選擇新的候選集原子.實驗仿真對比結果表明,與同類算法相比,所提出算法能夠以更高概率重建信號,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】： 上海大學通信與信息工程學院;上海大學特種光纖與光接入網省部共建重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61132003,61571282) 上海大學創(chuàng)新基金項目(sdcx2012041)
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2057842