【摘 要】
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目前多量测向量（Multiple Measurement Vectors,MMV）模型的稀疏重构算法存在两个问题：计算复杂度高和当重构的支撑集存在冗余时无法有效剔除。为同时提高MMV模型的重构效率和重
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目前多量测向量（Multiple Measurement Vectors,MMV）模型的稀疏重构算法存在两个问题：计算复杂度高和当重构的支撑集存在冗余时无法有效剔除。为同时提高MMV模型的重构效率和重构精度,该文提出一种MMV模型下基于贝叶斯检验的快速正交匹配追踪（Fast Orthogonal Matching Pursuit based on Bayesian Testing,FOMP-BT）算法。首先,通过新原子组选和warm start求逆的思想来减少算法总的迭代次数以及每次迭代的运算量,以提高算
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