多量测向量模型下基于贝叶斯检验的快速OMP算法研究

目前多量测向量（Multiple Measurement Vectors,MMV）模型的稀疏重构算法存在两个问题：计算复杂度高和当重构的支撑集存在冗余时无法有效剔除。为同时提高MMV模型的重构效率和重构精度,该文提出一种MMV模型下基于贝叶斯检验的快速正交匹配追踪（Fast Orthogonal Matching Pursuit based on Bayesian Testing,FOMP-BT）算法。首先,通过新原子组选和warm start求逆的思想来减少算法总的迭代次数以及每次迭代的运算量,以提高算法的重构效率;其次,利用贝叶斯检验的思想剔除冗余支撑集以提高重构精度;最后对所研究的算法从参数选择以及计算复杂度等方面进行了理论分析。仿真结果表明,所提算法具有重构精度高、速度快以及对噪声有较好的鲁棒性等优势。