分布式压缩感知，DCS_SOMP算法

资 源 简 介

分布式压缩感知，DCS_SOMP算法

详 情 说 明

分布式压缩感知（DCS）是一种针对稀疏信号的高效采集和恢复方法，DCS_SOMP算法是其核心实现之一。

在传统压缩感知中，单个传感器通过少量线性测量恢复稀疏信号。而分布式压缩感知则利用多个传感器采集同一稀疏信号在不同空间或时间上的相关性，通过协作实现更高效的信号恢复。DCS_SOMP算法基于同步正交匹配追踪（SOMP）思想，扩展至分布式环境。

该算法的核心思路是： 联合稀疏模型：假设多个传感器观测到的信号共享相同的稀疏支撑集，即在某个变换域（如傅里叶、小波）下非零系数的位置一致。 协同贪婪迭代：通过全局选择最相关的原子（字典中的基向量），逐步逼近所有传感器的稀疏表示。 分布式恢复优化：在迭代过程中聚合各节点的残差信息，统一更新支撑集，从而提升恢复精度并降低单节点误差。

DCS_SOMP的优势在于： 适用于无线传感器网络等分布式系统，减少单节点计算负担。 通过利用信号间的相关性，显著减少所需测量次数。 对噪声和传输误差具有较强鲁棒性。

典型应用包括无线通信中的多节点信道估计、医学影像的多设备协同采样等场景。其性能高度依赖信号稀疏性假设和传感器间的相关性建模，未来改进方向可能涉及动态支撑集优化或深度学习辅助的字典设计。