针对A*正交匹配追踪(A*OMP)算法计算复杂高,且不能利用信号的结构稀疏性这一缺陷,该文提出了块A*OMP算法并将其用于解决分布式压缩感知中的信号联合重构问题.该算法用原子块取代单个原子作为搜索树中的节点,在计算路径代价时用搜索树中所有路径的最大长度取代信号的稀疏度.然后在块A*OMP算法的基础上,选择与残差矩阵投影误差最小的原子块作为新的节点,得到了一种用于解决MMV(MultipleMeasurementVector,MMV)问题的块A*OMP算法,并利用该算法对相邻区域内的多个传感器所测的温度信号进行了联合重构.实验结果表明,该算法的重构性能优于MMV正交匹配追踪(OMPMMV)算法.
OMP 块稀疏 正交