【摘 要】
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在基于压缩感知的正交匹配追踪算法中,候选集原子的选取对最终的重建性能至关重要.文中结合前向预测和回溯两种策略更新候选原子集,提出了一种基于预测与回溯的正交匹配追踪(
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在基于压缩感知的正交匹配追踪算法中,候选集原子的选取对最终的重建性能至关重要.文中结合前向预测和回溯两种策略更新候选原子集,提出了一种基于预测与回溯的正交匹配追踪(LABOMP)算法.该算法通过设定阈值将所有迭代划分为前后期,在迭代前期,通过预测原子在未来迭代中的性能选择最佳原子;在迭代后期,加入回溯策略,每两次迭代淘汰一个前面错误选择的原子.实验结果表明:LABOMP算法是实用有效的,由于加入回溯策略修正了预测算法LAOMP的不足,使迭代后期高斯稀疏信号与二值稀疏信号的精确重建概率较LAOMP算法分别平均提高了12.5%、18.2%.
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