首先我們驗證本文提出的判決方法的有效性。我們對比不同信噪比下本文提出方法與文獻^[4]采用的方法的檢測成功率，這里部分重構算法我們分別采用文獻^[4]提出的匹配追蹤(MP)算法和改進的壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)算法，判決方法也分別采用文獻^[4]的門限判決方法和本文提出的基于信號結構信息的判決方法。令采樣點數(shù)M=80，信噪比SNR的變化范圍為[-10,10]，步進為1。實驗結果如圖1所示。

　　從圖1可以看出，本文提出的基于結構信息的判決方法更具優(yōu)勢，同時，采用CoSaMP的部分重構算法比采用MP的部分重構算法獲得的結構信息更可靠。下面我們研究測量點數(shù)對檢測性能的影響。在仿真實驗中，我們設迭代次數(shù)T=6，固定信噪比SNR=-2dB，圖2為仿真實驗結果。

　　從圖中可以看出，提出方法比原有方法更有優(yōu)勢，即使采用原有的部分重構算法，在判決部分采取本文提出方法，檢測性能也有所提升。另外，從性能曲線的變化趨勢，我們可以看出檢測性能隨測量點數(shù)的增加變得越來越好，這是由于測量點數(shù)增多，測量信號中包含的目標信號的結構信息越豐富，部分重構得到的估計信息更可靠。

　　然后，我們驗證迭代次數(shù)對檢測成功率及檢測時間的影響。實驗結果如圖3和圖4所示。

　　仿真實驗中，對于圖3所示的實驗，我們考慮了SNR=-2dB和SNR=3dB的情況，測量點數(shù)為100;對于圖4所示的實驗，我們設置SNR=10dB，測量點數(shù)為100，檢測時間定義為1000次檢測所用的時間。從圖3可以看出，本文提出方法檢測性能很穩(wěn)定，迭代次數(shù)對檢測性能的影響很小，這是由于采用CoSaMP的部分重構算法在迭代次數(shù)很少的情況下就能獲得足夠的用于判決的結構信息，而采用MP的部分重構算法需要迭代次數(shù)達到一定程度時，才能獲得可靠的結構信息。另外，從圖4可以看出，采用CoSaMP部分重構算法檢測方法要比采用MP部分重構算法的檢測方法在時間上更有優(yōu)勢，速度更快。綜合圖3和圖4，我們可以得出，本文提出方法在迭代次數(shù)很小的情況下也能快速、可靠地檢測出目標信號的有無。