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.
Under tiden har det bevisats att OMP exakt kan rekonstruera stödet för den glesa signalen från bullriga mätningar med hög sannolikhet REF [15], under förhållanden med den minsta omfattningen av icke-nollelementen i x och den ömsesidiga samstämmigheten eller översynsperioden.
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']}