基于压缩感知的双向阈值匹配追踪算法

最近提出的前向后向算法(Forward-backward Pursuit,FBP)因为重构精度较高受到人们更多关注。但是FBP算法没有考虑到当前迭代残差信号的变化,每次迭代选取的原子和删减原子的数目是固定的。鉴于此,提出了双向阈值匹配追踪算法(Ovonic Threshold Matching Pursuit,OTMP)。OTMP前向原子选择过程通过限制等距性质(RIP)和残差的条件选出部分新增加原子,在回溯过程中通过当前迭代的重构水平剔除可能错误的原子。实验表明,在一定条件下OTMP时间复杂度和正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP),子空间追踪算法(Subspace Pursuit,SP)相当,重构精度明显高于SP,FBP算法和其他几种贪婪算法。