基于块稀疏度估计的压缩感知自适应重构算法

• 作者: 何敬禄 胡小明 许华杰
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 块稀疏信号 压缩感知 估计 正则化 自适应 信号重构
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 305-308,320
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.065

摘要

块稀疏信号是一类具有特殊结构的稀疏信号.针对块稀疏信号块稀疏度未知的情况,提出了一种基于块稀疏度估计的自适应重构算法,并将其应用于压缩感知.首先对信号的块稀疏度进行初步估计,计算得到一个支撑块索引集合的估计值,利用得到的估计值对残差进行初始化;然后对测量矩阵的子块和当前残差进行相关性匹配操作,以选取信号的支撑块集合,依据正则化原则再次对由相关性匹配操作得到的信号支撑块集合进行筛选;最后通过迭代过程获得信号最终的支撑块集合.仿真实验结果表明,提出的算法与现有的块稀疏信号自适应重构算法相比,具有较好的重构成功概率且算法的平均运行时间更短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡小明	上海第二工业大学计算机与信息工程学院	19	60	5.0	6.0
2	许华杰	广西大学计算机与电子信息学院	12	37	4.0	5.0
6	何敬禄	广西大学计算机与电子信息学院	1	5	1.0	1.0