本文選題：范數(shù)約束 + 稀疏信號恢復(fù)　； 參考：《自動化學(xué)報》2014年10期

【摘要】：欠定系統(tǒng)(又稱超完備系統(tǒng))的稀疏信號恢復(fù)在壓縮感知、源信號分離和信號采集等領(lǐng)域中被廣泛研究.目前這類問題主要采用l1范數(shù)約束結(jié)合線性規(guī)劃優(yōu)化或貪婪算法進(jìn)行求解,但這些方法存在收斂速度慢、恢復(fù)精度不高等缺陷.提出一種快速恢復(fù)稀疏信號的算法,該算法采用一種新的近似l0范數(shù)代替l1范數(shù)構(gòu)造代價函數(shù),并融合牛頓法和最陡梯度法推導(dǎo)出尋優(yōu)迭代式,以獲得似零范數(shù)代價函數(shù)的最優(yōu)解.仿真實驗和真實數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明,與經(jīng)典算法相比,該算法在能提供相同精度、甚至更好精度的條件下,收斂速度更快.
[Abstract]:Sparse signal recovery for underdetermined systems (also called supercomplete systems) is widely studied in the fields of compression sensing, source signal separation and signal acquisition. At present, l1-norm constraint combined with linear programming optimization or greedy algorithm is mainly used to solve these problems, but these methods have some shortcomings, such as slow convergence rate and low recovery accuracy. A fast algorithm for restoring sparse signals is proposed. In this algorithm, a new approximate l 0 norm is used instead of l 1 norm to construct a cost function, and an optimal iterative formula is derived by combining Newton's method and the steepest gradient method. The optimal solution of the cost function of quasi-zero norm is obtained. The results of simulation and real data experiments show that the convergence speed of the proposed algorithm is faster than that of the classical algorithm under the condition that it can provide the same accuracy or even better precision.
【作者單位】： 廈門大學(xué)水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11274259) 教育部高等學(xué)校博士點專項基金(20120121110030)資助~~
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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9 路，

本文編號：1902723