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基于CS的正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪算法  
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【英文篇名】 Regularized sparsity variable step-size adaptive matching pursuit algorithm for compressed sensing
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 刘浩强; 赵洪博; 冯文全;
【英文作者】 LIU Haoqiang; ZHAO Hongbo; FENG Wenquan; Beijing University of Aeronautics and Astronautics; School of Electronic and Information Engineering;
【作者单位】 北京航空航天大学; 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【文献出处】 北京航空航天大学学报 , Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 压缩感知(CS); 自适应; 正则化; 变步长; 匹配追踪;
【英文关键词】 compressed sensing(CS); adaptive; regularized; variable step-size; matching pursuit;
【摘要】 压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代贪婪算法——正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪(RSVss AMP)算法,可在信号稀疏度未知的情况下,结合正则化和步长自适应变化思想,快速精确地进行重构。相比于传统迭代贪婪算法,本文算法不依赖于信号稀疏度,并且应用正则化以确保选取支撑集的正确性。此外,应用自适应变化步长代替固定步长,能够提高重构速率,而且达到更高的精度。为了验证本文算法的正确性,选取高斯稀疏信号和离散稀疏信号分别进行仿真,并与现有算法进行比较。仿真结果表明,本文算法相比于现有算法可以实现更加精确快速的重构。
【英文摘要】 Compressed sensing( CS),which could break through the bottleneck of the Nyquist sampling theorem,makes the high resolution signal acquisition possible. Reconstruction algorithm is the key part of compressed sensing,and the iterative greedy algorithm is one of highly significant research directions. A novel iterative greedy algorithm for compressed sensing,named regularized sparsity variable step-size adaptive matching pursuit( RSVss AMP) algorithm,was proposed in this paper. The regularized idea and the var...
【基金】 国家自然科学基金(91438116); 中国航天科技创新基金(2016-1-107)~~
【更新日期】 2017-11-14
【分类号】 TN911.7
【正文快照】 网络出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20170119.1650.005.html引用格式:刘浩强,赵洪博,冯文全.基于CS的正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪算法[J].北京航空航天大学学报,2017,43(10):2109-2117.LIU H Q,ZHAO H B,FENG W Q.Regularized sparsity variable step-siz

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