| 主权项 |
一种压缩感知恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：估计信号在线性估计器与无散度去噪器D(r，u)之间进行迭代优化直至输出收敛，其中，第t次迭代时，线性估计器的输出信号为r<sub>t</sub>，<img file="FDA0001064252430000013.GIF" wi="519" he="55" />式中，<img file="FDA0001064252430000014.GIF" wi="85" he="52" />为第t‑1次迭代时无散度去噪器输出的估计信号，W<sub>t</sub>为线性估计器的第t次迭代的线性估计矩阵，y为通过压缩感知法得到的观测信号，A为压缩感知法使用的M×N维的测量矩阵；无散度去噪器D(r<sub>t</sub>，u<sub>t</sub>)的构造公式为：D(r<sub>t</sub>，u<sub>t</sub>)＝C(d(r<sub>t</sub>，u<sub>t</sub>)‑div(d)r<sub>t</sub>)＝CB，其中B＝d(r<sub>t</sub>，u<sub>t</sub>)‑div(d)r<sub>t</sub>，式中，C是一组可优化的常数向量，对于给定的去噪器d(r<sub>t</sub>；，u<sub>t</sub>)而言，C＝(B<sup>T</sup>B)<sup>‑1</sup>r<sub>t</sub><sup>T</sup>，u<sub>t</sub>为第t次迭代时的噪声方差估计值，div(d)为去噪器d(r<sub>t</sub>，u<sub>t</sub>)的散度，第t次迭代时，线性估计器的输出信号r<sub>t</sub>输入无散度去噪器D(r<sub>t</sub>，u<sub>t</sub>)后，得到第t次迭代的估计信号<img file="FDA0001064252430000015.GIF" wi="62" he="51" /> |
