针对压缩感知理论的稀疏分析模型下的子空间追踪算法信号重构概率不高、重构性能不佳的缺点,研究了此模型下的稀疏补子空间追踪信号重构算法;通过选用随机紧支框架作为分析字典,设计了目标优化函数,改进优化了稀疏补取值方法,改进了算法迭代过程,实现了改进的稀疏补分析子空间追踪新算法(IASP).实验结果证明,所提算法的信号完全重构概率明显高于分析子空间跟踪(ASP)等5种算法的信号完全重构概率;对于含高斯噪声的信号,所提算法重构信号的整体平均峰值信噪比明显超过ASP等3种算法整体平均峰值信噪比(PSNR),但略低于贪婪分析追踪(GAP)等2种算法的整体平均峰值信噪比.所提算法可用于语音和图像信号处理等领域.
