En este documento, se introduce un nuevo método de optimización de matriz de medición para el muestreo comprimido basado en minimización alternante. La matriz de medición óptima se formula en términos de minimizar la norma de Frobenius de la diferencia entre la matriz de Gram de la matriz de muestreo y la matriz objetivo. El método considera la minimización simultánea de los índices de coherencia mutua, incluida la máxima coherencia mutua, la coherencia mutua promediada y la coherencia mutua global, y resuelve el problema de que minimizar un solo índice generalmente resulta en el deterioro de los demás. En primer lugar, se eleva el umbral de la función de contracción para que sea mayor que el límite de Welch y se toma la matriz de Gram objetivo relajada Equiangular Tight Frame obtenida aplicando la nueva función a la matriz de Gram como la matriz de Gram objetivo inicial, lo que reduce y resuelve el problema que sería mayor causado por el umbral más bajo en la función de contracción conocida. Luego, se obtiene una nueva matriz de Gram objetivo aplicando secuencialmente la reducción de rango y el promedio de valores propios a la inicial, lo que lleva a un valor menor. Las soluciones analíticas de la matriz de medición se derivan mediante SVD y se adopta un esquema alternante en el método. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto reduce simultáneamente los tres índices mencionados y supera a los algoritmos conocidos en cuanto a rendimiento de reconstrucción.