Adaptive reweighting via GPSR algorithm for compressed sensing signal reconstruction(自适应权重的GPSR压缩感知重构算法) - LIXinyi(李昕艺); LIUSanyang(刘三阳); ZHANGZhaohui(张朝辉) (Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2018)
在压缩感知信号重构的过程中，为使投影梯度稀疏重构算法(GPSR)在保持低复杂度的同时，能有效提高重构性能，引入了自适应思想，给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数，以寻找算法复杂度和精度之间的最佳平衡点；根据解的收敛进程不断调整权重值，以加速收敛.仿真实验表明：在相同条件下，该算法的计算效率优于传统的GPSR算法和典型的OMP算法，能在较短的运行时间内大幅度提高重构精度.