改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法

摘要

在信号重构算法中,针对基于树的多路径匹配追踪深度优先算法计算量大和多路径匹配追踪信号稀疏度未知等问题,本文提出了一种改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法.该算法将自适应思想引入多路径匹配追踪算法中,自适应选择支撑集原子个数,并利用剪枝技术选择原子匹配概率最大的路径,使算法搜索路径更为有效,且大大降低了计算量.该算法改进了内积匹配准则,能在测量矩阵中更准确高效地挑选与残差信号匹配的原子,并在迭代过程中采用支撑集原子回溯和指数变步长方法提高重构精度.与传统MMP算法相比,本文提出的算法运算时间短,重建精度高,更具有实际应用价值.