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Coherence Based Sufficient Condition for Support Recovery Using Generalized Orthogonal Matching Pursuit

Computer Systems Science & Engineering 2023年第5期45卷 2049-2058页

作者： Aravindan Madhavan Yamuna Govindarajan Neelakandan Rajamohan Department of Electronics and Communication Engineering Annamalai UniversityChidambaram608002Tamil NaduIndia School of Electrical Sciences Indian Institute of TechnologyFarmgudiPondaGoaIndia

In an underdetermined system,compressive sensing can be used to recover the support *** algorithms will recover the support vector indices in an iterative *** Orthogonal Matching Pursuit(GOMP)is the generalized form of the Orthogonal Matching Pursuit(OMP)algorithm where a number of indices selected per iteration will be greater than or equal to *** recover the support vector of unknown signal‘x’from the compressed measurements,the restricted isometric property should be satisfied as a sufficient *** the restricted isometric constant is a non-deterministic polynomial-time hardness problem due to that the coherence of the sensing matrix can be used to derive the sufficient condition for support *** this paper a sufficient condition based on the coherence parameter to recover the support vector indices of an unknown sparse signal‘x’using GOMP has been *** derived sufficient condition will recover support vectors of P-sparse signal within‘P’*** recovery guarantee for GOMP is less restrictive,and applies to OMP when the number of selection elements equals *** shows the superior performance of the GOMP algorithm compared with other greedy algorithms.

关键词： Compressed sensing restricted isometric constant generalized orthogonal matching pursuit support recovery recovery guarantee coherence

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