基于压缩感知的未知稀疏度信号重构方法

摘要：

压缩感知是一种通过少量的采样值即可以实现稀疏信号准确重构的信号采样理论.本文研究压缩感知的信号重构算法,提出了一种基于支撑集扩展的盲稀疏度子空间追踪算法.该算法在获得稀疏度估计值后,采用SP算法得到初始支撑集和余量,然后利用逐个添加原子的方式扩展支撑集,从而精确重建信号.仿真结果表明,本文提出的算法可以准确的重构出稀疏度未知的信号,具有更高的实用性.

关键词：压缩感知、稀疏度估计、正交匹配追踪、子空间追踪

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金61571250;宁波市自然科学基金2015 A610121

在线出版日期：2016-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48