摘要
针对稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)算法估计性能过度依赖初始步长的问题,提出了改进的变步长稀疏度自适应匹配追踪(Improved Variable Step-size Sparsity Adaptive Matching Pursuit,IVSSAMP)算法,并将IVSSAMP算法应用于水声正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的压缩感知信道估计框架中。IVSSAMP算法通过残差条件对步长选取进行分类,在不同条件下分别引入微调因子设置残差与测量向量、残差与噪声之间的阈值来调整步长,实现变步长和稀疏度的自适应,同时规避了过度估计情况的发生。实验结果表明,IVSSAMP算法利用步长的灵活选取实现了估计精度与运行速度之间的平衡,降低了初始步长对算法性能的影响,具有较好的稳健性和应用性。
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