【摘 要】
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为同时提高压缩感知（CS）中任意稀疏结构多量测向量（MMV）模型的重构性能和重构速度,提出基于改进线性Bergman迭代（LBI）的任意稀疏结构MMV模型重构算法。首先给出了任意稀疏结构MMV模
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为同时提高压缩感知（CS）中任意稀疏结构多量测向量（MMV）模型的重构性能和重构速度,提出基于改进线性Bergman迭代（LBI）的任意稀疏结构MMV模型重构算法。首先给出了任意稀疏结构MMV模型,并对模型进行了分析,利用LBI实现MMV模型的二维重构;然后,通过设置预条件子的方法对感知矩阵的条件数进行优化,以通过提高收敛速度而提高重构速度,并从理论和仿真两个方面对算法的收敛性和运算量进行了分析;最后通过仿真结果表明,本文算法能够高质量地重构任意稀疏结构MMV模型,同时在重构速度方面具有明显的优势。基于实
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