Compressive Sensing (CS) ist eine neue Methode der Datendetektion die sich in den letzten Jahren entwickelt hat. Es ermöglicht die Detektion von sparsen Signalen bei unterbestimmten Systemen. Während es ürsprünglich mit konvexer Optimierung definiert wurde, wurden mittlerweile verschiedene Varianten des MatchingPursuit (MP) Algorithmus entwickelt die das Problem effizienter lösen.

Das Ziel dieser Arbeit ist es zuerst einen Überblick über die verschiedenen Varianten von MP, die in der Literatur definiert wurden (z.B. OMP, CoSaMP, StOMP, ROMP, PrOMP, LSOP, SOMP und OLS), zu erstellen und zu vergleichen in wiefern sie sich unterscheiden. Danach sollten diese Algorithmen in MATLAB implementiert und ihre Leistung bei ein paar bestimmten Beispielszenarien untersucht werden.