基于稀疏信号结构信息的压缩检测算法
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编者按：压缩感知技术可以在不精确重构信号的情况下实现对稀疏信号的检测。目前已有的压缩检测算法主要利用的是稀疏信号的幅值信息，通过比较重构出的最大稀疏系数与门限的大小关系来完成检测任务。然而这种方法在低信噪比时检测效果不理想，同时对检测门限的精确程度要求很高。针对这种情况，本文提出一种基于稀疏信号结构信息的压缩检测算法，根据部分重构得到的信息与原始信号的结构相似度来完成检测。实验结果表明，本文算法在低信噪比下也可以获得较高的检测成功率，并且没有检测门限的束缚。
对于目标信号s，对应稀疏系数值越大，其可重构出来的概率越大，反之，越小的稀疏系数越容易淹没于噪声中，从而无法重构出来。因此，我们引入可重构率的概念，具体定义如下式：
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