[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

摘要

本发明提出了压缩感知中追踪缩减补偿机制测量矩阵的构造方法，其步骤为首先，追踪影响测量矩阵列相关性最大的两列；然后，找出这两列之间对相关性影响最大和最小的元素；最后，通过设置随机参数对这两个元素进行缩减和补偿。通过多次迭代，构造出优化的测量矩阵。本发明方法构造出比随机测量矩阵列相关性更小的测量矩阵。

主权项

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∈RM×N，M＜＜N；步骤二：根据测量矩阵列相关性定义其中，Φi表示测量矩阵Φ的第i列，Φj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μmax，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μmax，t按行拆分开，即求出μ<Φl，Φp>k＝Φl，kΦp，k/||Φl||||Φp||，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<Φl，Φp>k追踪对最大列相关性影响最大和最小的行，令μ<Φl，Φp>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Φnew＝Φ；否则t＝t+1，重复迭代步骤二至步骤七。