自适应权重的GPSR压缩感知重构算法

来源 :浙江大学学报：理学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：a4198673

【摘要】

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在压缩感知信号重构的过程中,为使投影梯度稀疏重构算法（GPSR）在保持低复杂度的同时,能有效提高重构性能,引入了自适应思想,给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数,以寻找算法

【作者】

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李昕艺刘三阳张朝辉

【机构】

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西安电子科技大学数学与统计学院

【出处】

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浙江大学学报：理学版

【发表日期】

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2018年2期

【关键词】

：

压缩感知重构算法 GPSR算法自适应思想

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在压缩感知信号重构的过程中,为使投影梯度稀疏重构算法（GPSR）在保持低复杂度的同时,能有效提高重构性能,引入了自适应思想,给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数,以寻找算法复杂度和精度之间的最佳平衡点;根据解的收敛进程不断调整权重值,以加速收敛.仿真实验表明：在相同条件下,该算法的计算效率优于传统的GPSR算法和典型的OMP算法,能在较短的运行时间内大幅度提高重构精度.

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