【摘 要】
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为解决压缩感知中阶段性弱正交匹配寻踪算法(SWOMP)重建精度低的问题,提出一种分段回溯弱选择正交匹配跟踪算法(SCWOMP)。该算法在SWOMP算法基础上加以改进,首先采用算术阈值
【机 构】
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黑龙江科技大学电子与信息工程学院,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【基金项目】
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黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(Hkdqg201806);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12543062)
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为解决压缩感知中阶段性弱正交匹配寻踪算法(SWOMP)重建精度低的问题,提出一种分段回溯弱选择正交匹配跟踪算法(SCWOMP)。该算法在SWOMP算法基础上加以改进,首先采用算术阈值策略和最大相关列两种状态,根据具体阶段选择不同标准提高所选索引的精度,然后引入一个回溯步骤灵活地删除以前处理中错误选择的一些索引,以较低的复杂度获得较好的重建性能。仿真结果表明,在相同条件下,相较于SWOMP算法,SCWOMP算法可以得到更好的重建效果和较准确的重建概率。
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