[发明专利]基于精炼和分块搜索的重构稀疏信号方法

摘要

本发明公开了一种基于精炼和分块搜索的重构稀疏信号方法，用以重构压缩感知(CS)技术框架下的稀疏信号。本发明方法利用MP算法简单的更新准则进行分块搜索，减少了运用最小二乘方法的次数，从而降低了OMP算法的复杂度；采用了精炼的方法提高重构性能，先进行扩展的索引集搜索，再通过最小二乘方法精炼出已知个数的索引；通过调节分块大小和扩展索引集维数实现重构性能与复杂度的权衡。本发明方法能够有效提高OMP算法的重构性能，并大大提高了重构速度。

主权项

一种基于精炼和分块搜索的重构稀疏信号方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入压缩后的测量信号y，设定分块搜索的索引数量B、扩展的索引集维数s以及重构精度σ；(2)外循环初始化：残差r0＝y,索引集外循环迭代次数l＝1；(3)内循环初始化：残差索引集内循环迭代次数q＝1；(4)内循环残差与测量矩阵Φ进行相关运算，得到相关值(5)将相关结果hq中的最大值对应的索引加入内循环的索引集，(6)利用MP算法的更新准则更新内循环残差内循环迭代次数q+1；如果q＝B，执行下面步骤；否则，继续循环执行步骤(4)～(6)；(7)将内循环得到的索引集加入外循环索引集Λl‑1中，(8)利用最小二乘方法更新外循环残差，外循环迭代次数l+1；其中+表示最小二乘求违逆，表示索引集Λl在测量矩阵Φ中对应的列；(9)如果残差满足精度要求||rl||2＞σ或外循环索引集的维数|Λl|＞K+s，执行下面步骤；否则，继续循环执行步骤(3)～(9)；(10)执行精炼操作：如果外循环索引集的维数|Λl|＞K，最终索引并计算(11)输出最终索引集Λ以及其对应位置原信号的值