摘要: 针对压缩感知中未知稀疏度信号的重建问题,提出一种新的压缩感知的信号重建算法,即自适应正则化子空间追踪(Adaptive Regularized Subspace Pursuit,ARSP)算法,该算法将自适应思想、正则化思想与子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法相结合,在未知信号稀疏度的情况下,自适应地选择支撑集原子的个数,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终能实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法能够精确重构原始信号,重建效果优于SP算法、正则化正交匹配追踪(ROMP)算法、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法等。