作者：张源峰,孙海信,颜佳泉,蒯小燕 单位：厦门大学 出版：《厦门大学学报(自然科学版)》2015年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDZK2015040150 DOC编号：DOCXDZK2015040159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在基于分布式压缩感知(distributed compressive sensing，DCS)的无线传感器网络中，重构算法及其改进成为了研究的关键问题，候选集原子最优选取对于信号重构性能至关重要.本文介绍了压缩感知(compressed sensing，CS)理论、正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit，OMP)和前向预测正交匹配追踪(look ahead orthogonal matching pursuit，LAOMP)算法，针对LAOMP算法的前向参数L只能设定为某一固定值，且所选取原子未必是最佳的，同时也存在计算复杂度高的问题，本文提出了一种自适应前向预测正交匹配追踪(adaptive look ahead orthogonal matching pursuit，ALAOMP)算法.该算法通过预测原子对最终残差的影响，最佳地选取候选集原子，同时自适应地最优选择每次迭代中前向参数L的个数.实验结果表明：ALAMOP算法在兼顾降低计算复杂度及最佳选择原子是实用有效的，算法的信号重构和支撑集重构性能均优于LAOMP算法。

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