基于麻雀算法的压缩感知观测矩阵优化方法

为了解决在利用压缩感知理论重构信号时,随机矩阵优化算法不能很好地解决最优相关性的问题,提出用改进的麻雀搜索算法来加强观测矩阵的全局寻优性,使得观测矩阵与稀疏矩阵的互相关系数降低,以此提高信号的重构精度。该算法用黄金正弦算法优化了麻雀算法的种群生成模式,减少了算法的迭代次数,增强了全局寻优能力,然后用改进麻雀算法在随机高斯矩阵的基础上进行寻优,直到找到最优观测矩阵。通过仿真实验发现,相比于同类算法,该算法的信号重建噪声比、互相关系数、运行时间以及相对误差性能均优于其他算法,证明了本方法的有效性。