关于改进CoSaMP重构算法的研究论文——基于残差更新方法

简介：
本文探讨了一种基于残差更新方法改进的CoSaMP重构算法。通过优化算法流程，提升了信号恢复的精度和效率，为压缩感知技术的应用提供了新的思路与解决方案。 许多稀疏信号重建算法已经被提出，然而大多数贪婪算法在每次迭代过程中都会向支持集添加固定数量的索引。虽然这种选择固定数目索引的方法提高了重建效率，但它也导致了较低的选择精度问题。基于对压缩感知理论的研究，我们提出了一种新的策略——残差更新动态指标选择方法来增强压缩采样匹配追踪算法（CoSaMP）的表现。 作为CoSaMP的一个扩展，该新策略运用了残差比较技术以提升回溯索引选取的准确性。这种改进后的回溯机制能够更加有效地挑选出关键的回溯索引，在不增加计算复杂度的情况下提高了精确重建率和峰值信噪比（PSNR）。 通过模拟实验发现，与原始CoSaMP算法相比，该改进版本在图像恢复以及一维信号处理方面表现出更优性能。