En este trabajo se presenta un algoritmo de optimización de matrices de medida Toeplitz caóticas bipolares para la optimización alternante. La construcción de matrices de medida es una de las técnicas clave para la detección compresiva desde la teoría hasta las aplicaciones de ingeniería. Estudios recientes han demostrado que las matrices de Toeplitz caóticas bipolares, construidas combinando el determinismo intrínseco de las secuencias caóticas bipolares con las ventajas de las matrices de Toeplitz, tienen ventajas significativas sobre otras matrices de medida en términos de sobrecarga de memoria, complejidad computacional y dificultad de implementación. Sin embargo, en las aplicaciones prácticas pueden seguir existiendo problemas como la fuerte correlación y los grandes coeficientes de interdependencia entre las matrices de medida y los diccionarios dispersos. Para abordar este problema, proponemos un nuevo algoritmo bipolar caótico de optimización alternante de matrices de medida Toeplitz. En primer lugar, mediante la introducción de la matriz de estructura, el problema de optimización de la matriz de medida se transforma en el problema de optimización de la secuencia generadora, garantizando así que el proceso de optimización no destruya las propiedades estructurales de la matriz; a continuación, se añaden restricciones a los valores de la secuencia generadora durante el proceso de optimización, de modo que la matriz de medida optimizada siga manteniendo las propiedades bipolares. Por último, la eficacia del algoritmo de optimización de este artículo se verifica mediante experimentos de simulación. Los resultados experimentales muestran que la matriz de medición Toeplitz caótica bipolar optimizada puede reducir eficazmente el error de reconstrucción y mejorar la probabilidad de reconstrucción.
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