【摘 要】
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为提高传统压缩感知（cs）恢复算法的抗噪性能，结合观测矩阵优化和自适应观测的思想，提出一种自适应压缩感知（ACS）算法。该算法将观测能量全部分配在由传统cs恢复算法估计的支撑位置，
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,移动通信技术重庆市重点实验室（重庆邮电大学）
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为提高传统压缩感知（cs）恢复算法的抗噪性能，结合观测矩阵优化和自适应观测的思想，提出一种自适应压缩感知（ACS）算法。该算法将观测能量全部分配在由传统cs恢复算法估计的支撑位置，由于估计支撑集中包含支撑位置，这样可有效提高观测信噪比（SNR）；再从优化观测矩阵的角度推导出最优的新观测向量，即其非零部分设计为Gram矩阵的特征向量。仿真结果表明，随着观测数增大，Gram矩阵非对角元素的能量增速小于传统cS算法，并且分别在观测次数、稀疏度和SNR相同的条件下，所提算法的重构归一化均方误差低于传统CS恢复算法
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