[发明专利]基于压缩感知的多算法融合自适应信号重构方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知的多算法融合自适应信号重构方法，属于压缩感知技术领域。本发明能将多个不同类型的压缩感知重构算法进行不均等融合，实现信号重构，突破参与融合的重构算法信号重构成功率的瓶颈；通过在参与融合的算法中设定主算法，实现算法的不均等融合，提高算法融合有效性；通过多个算法支撑集的多次交、并集获取，获得大小自适应的原子集，再通过原子集与主算法融合，实现自适应信号重构，显著提高信号重构成功率，一定程度上降低了融合重构时间。本发明突破了单一算法重构成功率的瓶颈，适用于多种压缩感知重构算法，相比于均等融合方法重构效果优越。

主权项

一种基于压缩感知的多算法融合自适应信号重构方法，包括以下步骤：(1)输入：传感矩阵A，其中A∈RM×N，A＝ΦΨ，是测量矩阵和稀疏基底矩阵的乘积，以及对应的测量值y，原信号稀疏度S，L个重构算法，算法函数表示为alg(j)(y，A，S，I)，j＝0，1，2，...L‑1，主算法j＝L‑1；(2)初始化：v＝0∈RN，支撑集迭代次数j＝1，原子集(3)得到算法支撑集(4)支撑集取交集和并集：支撑集取交集支撑集取并集(5)运用回溯方法取原子集，计算并集支撑集下估计信号将v中前个元素绝对值最大值对应的索引加入到E，且E与中索引不相同；(6)取并集得到完整的S个索引(7)判断j＝L‑2，是，到步骤(8)，否则，j＝j+1，转到步骤(3)；(8)将v中前个元素绝对值最大值对应的索引加入到(9)再次取交集得到高正确率原子集(10)运行主算法进行信号重构(11)输出根据得到原信号