将广义近似消息传递算法应用到压缩相位恢复中，从而提高图像重构质量，提高运行速度，通过实验证明该算法的优异性，良好的噪声鲁棒性和简短的运行时间。 （2）使用不同的去噪器来实现更好的相位恢复，在原来算法基础上借鉴其他方法改进算法，从而实现更好的图像重构质量。

压缩重构是压缩感知领域一个重要的研究方向,广义近似消息传递(Generalize Approximate Message Passing,GAMP)是一种新型的压缩重构算法。相比于其他重构算法,GAMP算法具有高相变性能、低计算复杂度等优势,适用于任意输入、输出分布,能解决相位恢复等非线性压缩重构问题。

针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统,该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法,该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显著特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点,同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算,所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明,与传统方案相比,该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。