基于精炼和分块搜索的重构稀疏信号方法

摘要

本发明公开了一种基于精炼和分块搜索的重构稀疏信号方法，用以重构压缩感知(CS)技术框架下的稀疏信号。本发明方法利用MP算法简单的更新准则进行分块搜索，减少了运用最小二乘方法的次数，从而降低了OMP算法的复杂度；采用了精炼的方法提高重构性能，先进行扩展的索引集搜索，再通过最小二乘方法精炼出已知个数的索引；通过调节分块大小和扩展索引集维数实现重构性能与复杂度的权衡。本发明方法能够有效提高OMP算法的重构性能，并大大提高了重构速度。

主权项

一种基于精炼和分块搜索的重构稀疏信号方法，其特征在于，包括如下步骤：（a）接收压缩后的测量信号，设定分块搜索的索引数量和扩展的索引集维数；（b）利用MP算法的更新准则找出若干索引，其数目等于分块搜索的索引数量；（c）将得到的索引加入索引集，利用最小二乘方法更新残差；（d）当索引集的维数超过扩展的索引集维数或残差满足精度要求时，进行步骤（e）；否则，继续执行步骤（b）～步骤（c）；（e）利用最小二乘方法求得索引集对应的稀疏信号的数值，并选取幅值最大的索引作为最终的索引集，索引集的维数等于原信号的稀疏度；（f）再次利用最小二乘方法求得精炼后的索引集对应位置的数值；（g）输出索引集及其对应位置的数值。