本文選題：迭代重加權(quán)　切入點(diǎn)：矩陣秩　出處：《中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：利用最稀疏表示重構(gòu)原始信號(hào)是壓縮感知理論的核心,而基于幾何影射約束的最小l1范數(shù)凸優(yōu)化算法是其實(shí)現(xiàn)的主要方法。目前,解決最小lp(p≤1)范數(shù)問(wèn)題的關(guān)鍵是迭代重加權(quán)最小二乘算法(IRLS-p,0p≤1),但其收斂和實(shí)時(shí)性較差。為此,文中從最小化矩陣秩的角度出發(fā)對(duì)一類(lèi)擴(kuò)展迭代重加權(quán)最小二乘算法(EIRLS-p)進(jìn)行性能實(shí)現(xiàn)分析,用以改進(jìn)IRLS-p算法的連續(xù)迭代收斂性及其實(shí)時(shí)性能。驗(yàn)證結(jié)果表明,EIRLS-0和sEIRLS-0算法性能優(yōu)于奇異值門(mén)限(SVT)算法。同時(shí),在沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下,sEIRLS-0算法性能也優(yōu)于迭代硬閾值(IHT)算法。
[Abstract]:Using the sparse representation of the original signal reconstruction is the core of compressed sensing theory, and based on geometric constraints to the minimum L1 norm convex optimization algorithm is the main method to realize it. At present, solving the minimum LP (P < 1) key norm problem is iterative reweighted least squares algorithm (IRLS-p, 0P = 1), but its convergence and the poor real-time. Therefore, this paper from the perspective of matrix rank minimization for a class of extended iterative reweighted least squares algorithm (EIRLS-p) for performance analysis, continuous iterative convergence with improved IRLS-p algorithm and its real-time performance. The verification results show that the EIRLS-0 and sEIRLS-0 algorithm is better than the singular value threshold (SVT) algorithm. At the same time, in the absence of a priori knowledge, the performance of sEIRLS-0 algorithm is better than the iterative hard thresholding (IHT) algorithm.

【作者單位】： 廣東技術(shù)師范學(xué)院電子與信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272381) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(S2012010008639) 廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012B010100035)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1618424