自适应正交多匹配追踪算法：压缩感知下稀疏信号重建的优化方案

本文研究的"基于压缩感知信号重建的自适应正交多匹配追踪算法"是近年来信号处理领域的一个重要突破。压缩感知理论的出现挑战了传统的奈奎斯特采样定理，它强调即使信号是非平稳或稀疏的，也能通过远少于其实际维度的随机采样数据来重构信号。这种理论为处理高维信号提供了新的可能性，尤其是在通信、图像处理和信号压缩等方面。 传统的匹配追踪算法如 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 是一种常见的信号重建方法，但可能存在匹配速度慢和精度不高的问题。为了改进这些问题，本文提出了一种自适应正交多匹配追踪算法(AOMMP)，该算法在原子匹配过程中分为两个阶段：首先，通过自适应策略，算法能够动态调整搜索策略，更有效地选择可能的原子；其次，引入多匹配机制，允许同时考虑多个可能的匹配，从而加快了匹配速度并提升了准确性。 AOMMP的关键在于其自适应性和多匹配的结合，这使得算法能够在保持信号稀疏特性的基础上，更快速且准确地找到最优的信号表示。与传统的OMP算法进行仿真对比，实验结果显示AOMMP在信号重建质量和算法执行速度上均有显著优势。这对于信号处理的实际应用，如无线通信中的信号捕获、雷达检测以及医学成像等领域，都有着重要的理论支持和实践价值。 作者团队包括白凌云、梁志毅和徐志军，他们分别来自西北工业大学航天学院和空军装备研究院导技所，他们的研究方向涵盖了飞行控制与仿真技术、导弹测试设备设计和非标机械设计。本文的工作得到了国家自然科学基金项目的资助，进一步证明了这一领域的研究受到了学术界的重视。 本文的研究成果对于推动压缩感知信号处理技术的发展具有重要意义，特别是在提高信号重建效率和精度方面，AOMMP算法展现出强大的竞争力。在未来的研究和实践中，这种自适应多匹配追踪算法有望成为信号处理领域的标准工具之一。