【摘 要】
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为了解决压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在观测值固定时重构概率随着稀疏度的增加急剧下降问题,基于最优选择思想和回溯思想设计一种最优选择的压缩采样匹配追踪(OSCoSaMP)算法。在每次迭代过程中,从支撑集中选出最优的支撑,同时采用回溯思想剔除错误原子,分别测试不同稀疏度和不同观测值下的重构概率。仿真结果表明,该算法重构概率与OMP和CoSaMP算法相比有所提升。OSCoSaMP算法在稀疏度50时的重构概率保持在90%以上,当观测值大于70时重构概率在90%以上。OSCoSaMP算法能够有效提高一维信号
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671168,61801143),中央高校基本科研业务费专项基金项目(3072019CF0801),黑龙江省自然科学基金项目(LH2020F019),航空科学基金项目(2019010P6001)。
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为了解决压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在观测值固定时重构概率随着稀疏度的增加急剧下降问题,基于最优选择思想和回溯思想设计一种最优选择的压缩采样匹配追踪(OSCoSaMP)算法。在每次迭代过程中,从支撑集中选出最优的支撑,同时采用回溯思想剔除错误原子,分别测试不同稀疏度和不同观测值下的重构概率。仿真结果表明,该算法重构概率与OMP和CoSaMP算法相比有所提升。OSCoSaMP算法在稀疏度50时的重构概率保持在90%以上,当观测值大于70时重构概率在90%以上。OSCoSaMP算法能够有效提高一维信号
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