通过解决具有单列像素结构的压缩成像系统中目标移动过程中的过采样问题和可能的停顿，用于移动目标的基于传感器的改进线性压缩采样方法是一种改进的方法建议。方法以较高的采样频率连续获得压缩的测量值。压缩的测量值样本的数量达到一定数量时，将其进行比较以确定下一个测量值是否有效。
果测量值保持不变，则表示此时目标已达到。
停，区分测量值并将其删除；否则，请保留并继续压缩样品。
论分析和实验仿真结果表明，该方法对运动目标进行压缩采样，可以有效消除目标停顿引起的过采样问题。
统的重建方法可以有效地恢复目标的完整图像。缩成像（CI），作为压缩检测理论的重要研究领域[1-4]，是重建少量测量值以获得原始图像的方法。
典型的搜索结果是单像素相机。机使用单个像素和空间光调制器来获取前景压缩采样，但是此方法要求前景是静止的，或者在压缩采样结束之前不久会发生变化，否则图像原始图像无法很好地重建。
于运动目标，[5]提出了一种基于线性阵列传感器的运动目标压缩采样方法。种压缩采样方法对连续移动的目标具有良好的效果。
果目标在检测区域中从运动状态变为暂停状态，则会发生过采样现象，从而无法很好地重建目标图像。
此，本文提出了一种针对运动目标的改进线性压缩采样方法，其效率已经通过仿真实验得到了证明。1显示了基于用于移动目标的传感器的改进的线性压缩采样系统。
统按列获取移动目标的测量值。获得原始图像中一列的压缩测量矢量时，将测量以下k个测量值。值yM 1，yM 2，恒温阀芯…，yM k的向量与yM进行比较。果yM = yM 1 = … = yM k，则表明目标已暂停。一个测量向量是过采样。
接丢弃；直到测量值改变，保持测量值并继续压缩样品。了验证压缩采样方法的有效性，本文进行了仿真实验。设目标移至传感器的视野并停止一段时间，然后再继续。了验证实验结果，本文首先对分辨率为128×128的灰度图像进行插值处理。后，根据上述方法，使用随机测量矩阵对样本图像进行压缩和采样，然后使用正交匹配跟踪算法（OMP）进行重构。重建阶段，我们假设原始图像的密度为K = 40，并且测量次数M为80。2显示了此图像重建效果的比较。
张采用传统的压缩采样方法。2（a）是标准图像（图像大小为）。
2（b）是采用传统列压缩采样方法的重建效果图；图2（c）是使用本文方法进行压缩采样后的图像重建效果。
于移动目标在传感器的视场中停顿了一段时间，因此在传统采样系统重构的图像中存在纹理片段，并且整个图像是不连续的。文中的方法可以有效消除这种影响。对传统的运动目标压缩目标采样方法的缺点，本文提供了一种改进的运动目标压缩采样方法，该方法通过测量测量值的变化来评估该值是否为有效值。真实验结果表明，采用本文方法进行压缩采样，可以消除目标停止运动引起的过采样问题，有效地重构了目标图像。
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