[发明专利]基于拟牛顿法的智能匹配追踪稀疏重建方法

摘要

本发明公开一种基于拟牛顿法的智能匹配追踪稀疏重建方法，步骤是：将基于L0范数最小化的压缩感知重建问题建模为找到原始信号的估计支撑集，其中，y为测量信号；ΘI为与集合I中索引值相对应的列所组成的感知字典子集；为ΘI的违逆运算；输入变量，使用基于拟牛顿法的智能匹配追踪稀疏重建算法求解优化问题智能搜索全局最优解，得到原始信号的估计支撑集I*；使用最小二乘法计算重建信号：其中，为重建信号非零元素数值集合；为重建信号零元素集合。此种方法能够有效求解L0范数最小化问题，重建精度高，重建速度快。

主权项

1.一种基于拟牛顿法的智能匹配追踪稀疏重建方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，将基于L0范数最小化的压缩感知重建问题建模为找到原始信号的估计支撑集，其中，y为测量信号；Θ_I为与集合I中索引值相对应的列所组成的感知字典子集；为Θ_I的违逆运算；步骤2，输入变量，包括：测量信号y，感知矩阵Θ，稀疏度K，参数：内循环的最大迭代次数Nmax，外循环的最大迭代次数Mmax，温度参数T1，设定最小误差E；步骤3，使用基于拟牛顿法的智能匹配追踪稀疏重建算法求解优化问题智能搜索全局最优解，得到原始信号的估计支撑集I^*；步骤4，使用最小二乘法计算重建信号：其中，为重建信号非零元素数值集合；为重建信号零元素集合。