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摘要:
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,以提高算法的重构效率;其次,利用贝叶斯检验的思想剔除冗余支撑集以提高重构精度;最后对所研究的算法从参数选择以及计算复杂度等方面进行了理论分析.仿真结果表明,所提算法具有重构精度高、速度快以及对噪声有较好的鲁棒性等优势.
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文献信息
篇名 多量测向量模型下基于贝叶斯检验的快速OMP算法研究
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 多量测向量模型 快速正交匹配追踪算法 迭代次数 贝叶斯检验
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1731-1737
页数 7页 分类号 TN957.52
字数 7198字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT151131
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨军 空军预警学院三系 47 199 9.0 12.0
2 马晓岩 空军预警学院三系 47 235 9.0 13.0
3 李少东 空军预警学院三系 22 159 8.0 11.0
4 陈文峰 空军预警学院三系 23 73 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
多量测向量模型
快速正交匹配追踪算法
迭代次数
贝叶斯检验
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
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