一种自适应正则化子空间追踪算法

• 作者: 刘顺兰 徐泽芳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏表示 子空间追踪算法 自适应 正则化
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 208-211
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0306

摘要

针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题，提出一种新的压缩感知的信号重建算法，即自适应正则化子空间追踪（Adaptive Regularized Subspace Pursuit，ARSP）算法，该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪（Subspace Pursuit，SP）算法相结合，在未知信号稀疏度的情况下，自适应地选择支撑集原子的个数，利用正则化过程实现支撑集的二次筛选，最终能实现信号的精确重构。仿真结果表明，该算法能够精确重构原始信号，重建效果优于SP算法、正则化正交匹配追踪（ROMP）算法、稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法、压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法等。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘顺兰	杭州电子科技大学通信工程学院	74	265	9.0	11.0
2	徐泽芳	杭州电子科技大学通信工程学院	1	7	1.0	1.0