申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-10-09

公开（公告）日：2023-12-22

公开（公告）号：CN117278049A

主分类号：H03M7/30

分类号：H03M7/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.09#实质审查的生效;2023.12.22#公开

摘要：本发明公开了基于权重化QR分解的OMP重构方法、装置、设备及介质，涉及信号处理技术领域。本发明的方法包括：第一步，获取测量值并构造传感矩阵；第二步，初始化参；第三步，对原子集、权重、残差向量进行迭代更新，当迭代次数满足阈值，停止迭代，输出迭代结果向量；第四步，根据结果向量计算稀疏向量，并基于稀疏向量重构信号。本方法针对贪婪算法中的正交匹配追踪算法OrthogonalMatchingPursuit，OMP算法进行改进，在迭代求解过程中引入了增量式权重，只采用部分元素向量进行迭代运算，保证重构信号质量同时降低资源消耗，使得本发明的实施方案有利于在轻量化硬件平台上实现。

主权项：1.一种基于权重化QR分解的OMP信号重构方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，获取原始信号x的测量值y和传感矩阵A，所述传感矩阵A由稀疏基ψ与观测矩阵φ构成；步骤S2，初始化参数t＝1，令初始残差向量r0＝y，初始原子集初始权重w0＝onesK，其中，表示空集，onesK表示K阶全1矩阵，K为稀疏度，t表示迭代次数；步骤S3，对原子集Λ进行第t次更新，得到Λt，所述原子集Λt为上一原子集Λt-1与最大匹配原子取并集，所述最大匹配原子为传感矩阵A中与上一残差向量rt-1最相关的列向量；对权重进行第t次更新，得到wt，所述wt基于最大匹配原子以增量方式对上一权重wt-1进行更新得到；对残差向量进行第t次更新，得到rt，所述rt基于最大匹配原子与上一权重wt-1的差值对上一残差rt-1进行更新得到；步骤S4，令t＝t+1，判断t与K的大小，若t≤K，则重复执行步骤S3-S4，若t＞K，则执行步骤S5；步骤S5，计算稀疏向量并基于所述稀疏向量重构所述原始信号，所述稀疏向量基于矩阵RK和矩阵QK、权重wK以及测量值y得到，其中，矩阵RK和矩阵QK为原子集ΛK进行QR分解得到，ΛK为进行第K次更新后得到的原子集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于权重化QR分解的OMP信号重构方法及装置

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