Resumen

En el algoritmo de búsqueda de coincidencias de la detección comprimida, el algoritmo de reconstrucción tradicional necesita conocer la dispersión de la señal. El algoritmo SAMP (sparsity adaptive matching pursuit) puede aproximarse de forma adaptativa a la dispersión de la señal cuando ésta es desconocida. Sin embargo, el algoritmo SAMP parte de cero e itera varias veces con un tamaño de paso fijo para aproximarse a la verdadera dispersión, lo que aumenta el tiempo de ejecución. Para aumentar la velocidad de ejecución, en este trabajo se propone un algoritmo SPAMP (sparsity preestimated adaptive matching pursuit). En primer lugar, se utiliza la estrategia de preestimación de la dispersión para estimar la dispersión y, a continuación, el algoritmo SAMP reconstruye la señal con la dispersión preestimada como valor inicial iterativo. El método reconstruye la señal a partir de la sparsity preestimada, lo que reduce el número de iteraciones y acelera enormemente la eficiencia de la ejecución.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:sparsity, matching pursuit adaptativo, algoritmo samp, sparsity preestimada, sparsity de señal, valor inicial iterativo, algoritmo matching pursuit, algoritmo de reconstrucción tradicional, algoritmo, señal
• Keywords:sparsity, adaptive matching pursuit, samp algorithm, preestimated sparsity, signal sparsity, iterative initial value, matching pursuit algorithm, traditional reconstruction algorithm, algorithm, signal