[发明专利]压缩感知中追踪缩减补偿机制测量矩阵构造方法

权利要求书

1.压缩感知中追踪缩减补偿机制测量矩阵构造方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤一：数据初始化，设定初始迭代次数t为0，总迭代次数Iter，生成任意随机测量矩阵Φ，其中Φ∈R^M×N，M＜＜N；

步骤二：根据测量矩阵列相关性定义其中，Φ_i表示测量矩阵Φ的第i列，Φ_j表示测量矩阵Φ的第j列，且i，j∈[1，2，3...N]，追踪当前最大列相关性μ_max，t，t表示迭代次数，查找出测量矩阵中最大列相关性对应的两列第l和第p列；

步骤三：将最大列相关性μ_max，t按行拆分开，即求出μ<Φ_l，Φ_p>_k＝Φ_l，kΦ_p，k/||Φ_l||||Φ_p||，k表示Φ的行，k＝1，2，3...M；

步骤四：设置缩放系数S₁、S₂、S₃，其中S₁和S₂为随机数且0＜S₂＜S₁＜1，S₃为当前最大列相关性和初始最大列相关性比值；

步骤五：根据μ<Φ_l，Φ_p>_k追踪对最大列相关性影响最大和最小的行，令μ<Φ_l，Φ_p>_k的正的最大值、正的最小值、负的最大值和负的最小值对应的k值分别为k1、k2、k3和k4；

步骤六：判断是否大于0并对测量矩阵的第l、p列做相应的缩减补偿处理；

步骤七：若t＝Iter，得出优化测量矩阵Φ_new＝Φ；否则t＝t+1，重复迭代步骤二至步骤七。

2.根据权利要求书1所述的压缩感知中追踪缩减补偿机制测量矩阵构造方法，其特征在于步骤四中设置缩放系数S₁、S₂、S₃：随机生成两个服从(0，1)分布的高斯随机数，将这两个数对1取余数并取绝对值，对比这两个数大小，令较大值为S₁，令较小值为S₂，S₃＝μ_max，t/μ_max，0。

3.根据权利要求书1所述的压缩感知中追踪缩减补偿机制测量矩阵构造方法，其特征在于步骤五中追踪对最大列相关性影响最大和最小的行：对μ<Φ_l，Φ_p>_k从小到大排序，分别查找出正最大值、正最小值、负最大值和负最小值对应的k值k1、k2、k3和k4。

4.根据权利要求书1所述的压缩感知中追踪缩减补偿机制测量矩阵构造方法，其特征在于步骤六中判断是否大于0并做不同处理：当时，对Φ_l，k1和Φ_p，k1中较大值乘以S₁S₃进行缩减，对Φ_l，k2和Φ_p，k2中较小值乘以1+S₂S₃进行放大补偿；当时，对Φ_l，k3和Φ_p，k3中较大值乘以1+S₂S₃进行缩减，对Φ_l，k4和Φ_p，k4中较小值乘以S₁S₃进行放大补偿。