基于奇异值分解的压缩感知定位算法

为了使观测字典满足约束等距性条件,保证算法的定位精度,提出一种基于奇异值分解的压缩感知定位算法。新算法首先将感知区域网格化,把定位问题转化为压缩感知问题,然后利用奇异值分解原理对观测字典进行分解,得到的新的观测字典有效地满足了约束等距性条件,且对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性,从而有效地保证算法的重建性能,提升定位精度。仿真实验结果表明:相比于基于Orth的稀疏目标定位算法,基于SVD的压缩感知定位算法的定位性能更优,抗噪性、适应性更强,且算法复杂度低。

通过正交多匹配追踪恢复稀疏信号(英文)

正交多匹配追踪(OMMP)是一种用来恢复稀疏信号的超贪婪型算法.分析了OMMP基于约束性等距条件(RIP)的收敛性.如果观测矩阵Φ满足等距常数为δ<s1/2/K+2s1/2的[sK]-阶RIP,那么任何K-稀疏信号可以通过OMMP(s)至多K次迭代从y=Φx中精确恢复.