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聯(lián)合稀疏同步迭代硬閾值算法

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  為了改進(jìn)基于壓縮感知(CS)的欠Nyquist采樣系統(tǒng)在冗余字典條件下信號重構(gòu)的效果,研究了基于s一閉包的分塊聯(lián)合稀疏模型的同步迭代硬閾值( SIHT)算法。分析了采樣系統(tǒng)基于多測量向量(MMV)的CS合成模型,提出了8一閉包的分塊相干性和約束等距特性( RJP)概念;在迭代過程中根據(jù)冗余字典分塊相干性,對更新支撐集進(jìn)行優(yōu)選從而完成算法改進(jìn);給出了迭代收斂常數(shù),并分析了改進(jìn)型算法的收斂特性。仿真實驗結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)算法,改進(jìn)型算法在采樣系統(tǒng)足夠的通道數(shù)條件下重構(gòu)成功率可達(dá)到l00%,噪聲抑制能力能夠提高7 dB -9 dB,總運算時間可以降低至少37.9%,信號重構(gòu)收斂速度更快。

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