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摘要
针对压缩感知理论中,现有的优化L1范数稀疏重构算法在重构源信号时,当且仅当稀疏度小于等于观测信号长度一半时才能够正确重构源信号的问题,提出了部分支撑集的L1范数稀疏重构算法。改进算法采用线性规划方法最小化源信号"尾部"支撑集的L1范数,能够在稀疏度大于观测信号长度一半时正确重构出源信号。仿真结果表明,在不同信噪比和稀疏度条件下,所提算法的重构精度优于现有的优化L1范数的稀疏重构算法和正交匹配追踪的稀疏重构算法。
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针对压缩感知理论中,现有的优化L1范数稀疏重构算法在重构源信号时,当且仅当稀疏度小于等于观测信号长度一半时才能够正确重构源信号的问题,提出了部分支撑集的L1范数稀疏重构算法。改进算法采用线性规划方法最小化源信号"尾部"支撑集的L1范数,能够在稀疏度大于观测信号长度一半时正确重构出源信号。仿真结果表明,在不同信噪比和稀疏度条件下,所提算法的重构精度优于现有的优化L1范数的稀疏重构算法和正交匹配追踪的稀疏重构算法。
