位场数据稀疏重构方法

摘要

本文基于压缩感知原理，建立位场稀疏采样重构模型，对常规随机采样方法进行了改进，进而利用迭代加权最小二乘算法重构数据。通过理论模型与实际位场数据的重构试验，余弦变换可对位场数据进行很好的稀疏表达，利用改进后的泊松碟采样方法可以得到随机且均匀的采样效果，相对于MP、OMP等贪婪算法基于迭代再加权算法可以以较少的采样数的重构信号，且对信号的稀疏性适应性更强。