Resumen

El conjunto de átomos preliminar deja átomos redundantes en el algoritmo de búsqueda de coincidencia de gradiente estocástico, lo que afecta a la precisión de la reconstrucción de la señal y aumenta la complejidad computacional. Para superar este problema, se propone un método mejorado. En primer lugar, se utiliza una estrategia limitada de selección de umbral suave para seleccionar los nuevos átomos del conjunto preliminar de átomos, con el fin de reducir la redundancia del conjunto preliminar de átomos. En segundo lugar, antes de encontrar la solución de mínimos cuadrados del residuo, se determina si el número de columnas de la matriz de medición es menor que el número de filas. Si se cumple la condición, se calcula la solución de mínimos cuadrados; en caso contrario, se sale del bucle. Por último, si la longitud del conjunto de índices de átomos candidatos es inferior al nivel de dispersión, el conjunto de índices de átomos candidatos actual es el conjunto de átomos de soporte. Si la condición no se cumple, el conjunto de índices atómicos de soporte se determina mediante la solución de mínimos cuadrados. Los resultados de la simulación indican que el método propuesto es mejor que otros métodos en términos de probabilidad de reconstrucción y menor tiempo de ejecución que el algoritmo de búsqueda de coincidencia de gradiente estocástico.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Modelo computacional Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Computational Model Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:solución de mínimos cuadrados, conjunto de átomos preliminar, algoritmo de búsqueda de coincidencia de gradiente estocástico, conjunto de índices de átomos candidatos actuales, conjunto de índices de átomos de apoyo, conjunto de índices atómicos, menor tiempo de ejecución, conjunto de átomos de apoyo, estrategia de selección de umbrales, condición
• Keywords:least squares solution, preliminary atom set, stochastic gradient matching pursuit algorithm, current candidate atom index set, support atom index set, atomic index set, shorter running time, support atom set, threshold selection strategy, condition