窄带干扰下压缩信号重建：BP, MP, OMP算法性能对比

本篇论文深入探讨了"基于窄带干扰的信号压缩重建研究"这一主题，由李永杰、许东蛟和王欣等人合作完成，他们隶属于国网河南省电力公司信息通信公司。研究焦点集中在压缩感知技术这一前沿领域，这是一种创新的信号处理方法，旨在对稀疏或可压缩信号进行同时采样和压缩，从而实现高效的数据处理。 压缩感知技术的出现，极大地改变了传统的信号采集和处理方式，它允许我们在不完全获取信号的情况下对其进行准确的重构。在实际应用中，如无线通信和通信与信息系统中，窄带干扰常常会干扰信号传输，因此，该研究特别关注如何在存在窄带干扰的环境下，优化信号压缩测量与重建过程。 文章的核心内容是对BP算法（Belief Propagation）、MP算法（Matching Pursuit）和OMP算法（Orthogonal Matching Pursuit）在窄带干扰条件下的信号重建性能进行了仿真分析。这些算法都是压缩信号处理中常用的方法，它们在不同的噪声背景下展现出各自的优缺点。通过仿真对比，研究者旨在找到在窄带干扰情况下最有效的信号重建策略，这对于提高信号处理系统的抗干扰能力和整体性能具有重要意义。 此外，这篇论文还被归类于TN911.72类别，表明其研究内容覆盖了信号压缩和信号重建的相关理论与实践。关键词"压缩信号处理"、"窄带干扰"和"信号重建"直接反映了论文的核心研究领域，而"压缩感知"则强调了理论基础和技术背景。 这篇论文不仅提供了窄带干扰下信号压缩重建的理论分析，还通过实证研究展示了在实际工程中的应用价值，对于理解和改进压缩信号处理技术在面对复杂通信环境时的表现具有重要的参考价值。