压缩感知信号盲稀疏度重构算法

研究压缩感知信号重构算法,提出了一种不需要精确知道信号稀疏度的先验知识,就能重构出目标信号的盲稀疏度迭代贪婪跟踪重构新算法.采用分段的方法来逐段估计、扩充目标信号的真实支撑域,并应用后向追踪思想,自适应地调整候选序列,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑域.理论分析与实验证明,算法性能超过了现有的迭代贪婪跟踪重构算法性能;给出了迭代贪婪跟踪信号重构的统一框架,正交匹配跟踪和子空间跟踪算法可以看成它的特例;在计算复杂度和重构算法性能之间做出了最佳折衷;有更强的实用性.