​采用DCS-SOMP算法对宽频信号进行重构

资 源 简 介

​采用DCS-SOMP算法对宽频信号进行重构

详 情 说 明

DCS-SOMP（Distributed Compressive Sensing - Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit）是一种用于宽频信号重构的高效算法，特别适用于分布式压缩感知场景下的信号恢复。该算法通过同步正交匹配追踪策略，能够有效处理多测量向量（MMV）问题，在宽频信号重构中展现出优越性能。

DCS-SOMP的核心思想是充分利用宽频信号的共同稀疏特性，在多个测量信号中联合寻找最优支撑集，从而提高重构精度。相比传统OMP算法，DCS-SOMP通过分布式处理框架实现多个频段信号的协同重构，显著提升了算法在宽带信号处理中的鲁棒性。

与此同时，L1-SVD算法则是针对低信噪比环境下信号重构的经典解决方案。该算法将奇异值分解（SVD）与L1范数优化相结合，通过降噪处理增强信号的稀疏表示能力。在强噪声干扰下，L1-SVD能有效抑制噪声分量，保留信号的主要特征，从而实现更准确的重构。

这两种算法分别针对不同场景的信号重构需求：DCS-SOMP擅长处理宽带信号的分布式重构，而L1-SVD则在低信噪比条件下表现出色。实际应用中，可以根据信号特性和环境条件选择合适的算法或进行算法融合，以获得最佳的重构效果。