【摘 要】
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压缩感知重构信号时,在感知过程中如何选定支撑集对算法的重构性能至关重要。基于压缩采样匹配(CoSaMP)重构算法,引入Dice系数匹配性度量准则,优化了支撑集的选择。上述算法改进了从给定的观测矩阵中挑选与残差信号最匹配原子的匹配准则,体现了残差信号中各个元素对原子选取的重要作用。仿真结果表明:在同等稀疏的条件下,重构算法与传统的CoSaMP算法相比,误差低于传统CoSaMP算法,且随着观测维数的增
【机 构】
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空军工程大学信息与导航学院,中国人民解放军95881部队
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压缩感知重构信号时,在感知过程中如何选定支撑集对算法的重构性能至关重要。基于压缩采样匹配(CoSaMP)重构算法,引入Dice系数匹配性度量准则,优化了支撑集的选择。上述算法改进了从给定的观测矩阵中挑选与残差信号最匹配原子的匹配准则,体现了残差信号中各个元素对原子选取的重要作用。仿真结果表明:在同等稀疏的条件下,重构算法与传统的CoSaMP算法相比,误差低于传统CoSaMP算法,且随着观测维数的增加,重构信号的平均成功概率比传统的CoSaMP算法的大,实现了较小的重构误差和更好的压缩性能。
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