Abstract-Vi anser den ortogonala matchande jakt (OMP) algoritm för återhämtning av en högdimensionell gles signal baserat på ett litet antal bullriga linjära mätningar. OMP är en iterativ girig algoritm som väljer i varje steg kolumnen, som är mest korrelerad med de nuvarande resterna. I det här dokumentet presenterar vi en helt datadriven OMP-algoritm med uttryckliga stoppregler. Det visas att signalens stöd kan återvinnas exakt av OMP-algoritmen med hög sannolikhet under förhållanden som är beroende av den ömsesidiga inkonsekvensen och den minsta omfattningen av signalens icke-nollkomponenter. Dessutom överväger vi också problemet med att identifiera viktiga komponenter i de fall där vissa av de icke-nollkomponenterna eventuellt är små. Det visas att OMP-algoritmen i detta fall fortfarande kommer att välja alla viktiga komponenter innan den eventuellt väljer felaktiga. Med ändrade stoppregler kan dessutom OMP-algoritmen säkerställa att inga nollkomponenter väljs.
Den ortogonala matchande jakt (OMP) metoden REF är en effektiv metod för att hitta den glesa approximationen.
Orthogonal Matching Pursuit for Sparse Signal Recovery With Noise
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}