[发明专利]一种自适应稀疏度协作重构方法

摘要

本发明针对现有基于正交匹配追踪的算法在重构信号时需要输入原始信号的稀疏度先验信息以及重构精度较低等不足，公开了一种对信号稀疏度和支撑集大小具有自适应性的协作重构信号方法。本发明所述的方法通过预测稀疏度信息，协作更新与扩展支撑集，减低了对支撑集的错误估计和错误修正。相比于现有正交匹配追踪算法，本发明方法能获得更高的重构精度，尤其是对稀疏度未知信号的重构。

主权项

一种自适应稀疏度协作重构方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：从已知的采样矩阵A和测量值b中，按照测量方式b＝Ax，估计出原始信号x的一种自适应稀疏度协作重构方法，其特征是，它由以下步骤实现：步骤一、利用输入参数A，b和初始残差r0＝x，初始支撑集预估计支撑集Tinit，估计方法为：1)计算ik＝arg max(|Ab|)获得一个支撑集元素；2)将ik合并到已获得的支撑集当中，得到Tk＝Tk‑1∪ik；3)计算残差4)比较相邻两次残差，如果||rk||2＞||rk‑1||2则将Tk返回给预估计支撑集Tinit，否则，重复1)‑4)；步骤二、采用子空间追踪修正支撑集Tinit，修正结果记为Tre；步骤三、协作更新支撑集Tup，Tup＝Tinit∩Tre；步骤四、估计初始信号v，步骤五、协作扩展支撑集Tex，Tex为在v中模最大的|Tre|‑|Tup|个索引，且这些索引不在Tup中；步骤六、更新支撑集T＝Tup∪Tex；步骤七、获得信号最终估计xest，