Regularized Orthogonal Matching Pursuit是正交匹配追踪算法的优化

资 源 简 介

Regularized Orthogonal Matching Pursuit是正交匹配追踪算法的优化

详 情 说 明

正则化正交匹配追踪（Regularized Orthogonal Matching Pursuit，ROMP）是在经典正交匹配追踪（OMP）算法基础上的重要改进。它通过引入正则化选择机制，有效解决了OMP在迭代过程中可能出现的原子选择不稳定问题，提升了稀疏信号重建的精度和鲁棒性。

在压缩感知和稀疏信号恢复领域，ROMP的核心思想是：每次迭代时不仅选择与残差最相关的原子，还会通过正则化条件筛选出一组相关性接近的原子进行批量处理。这种策略避免了传统OMP因单原子选择的随机性导致的次优解，尤其适用于测量矩阵相关性较强或噪声较大的场景。

相比基础OMP，ROMP在保证算法简洁性的同时，显著提高了对稀疏系数的估计准确性。其优势主要体现在对观测噪声的鲁棒性增强，以及在高维数据中更稳定的收敛表现。该算法广泛应用于图像重建、无线通信和生物医学信号处理等领域，成为稀疏表示理论中的重要工具之一。