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公开(公告)号：CN108418769A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810043818.X
申请日：2018-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种分布式压缩感知（Distributed Compressive Sensing,DCS）稀疏度自适应匹配追踪(DCS-Improved Sparsity Adaptive Matching Pursuit，DCS-IMSAMP)重建方法，在已有的DCS稀疏度自适应匹配追踪（DCS-Sparsity Adaptive Matching Pursuit,DCS-SAMP）算法的基础上，利用信号的联合稀疏性，引入动态阈值来提高估计精度，结合剪裁技术和可变步长来节省运行时间。使用此算法能确保重建过程具有自适应性并获得更低的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)和更快的运行速度。将本发明公布的算法运用到信道估计问题中，与现有其他算法相比，具有更佳的信道估计效果。
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