【摘要】：針對(duì)壓縮感知中測(cè)量矩陣的優(yōu)化問(wèn)題,提出一種基于混沌因子和動(dòng)量項(xiàng)的梯度下降法.在測(cè)量矩陣優(yōu)化過(guò)程中,梯度下降法具有收斂速度慢,容易陷入局部最小的缺點(diǎn).為此,基于混沌運(yùn)動(dòng)的隨機(jī)性和遍歷性,在步長(zhǎng)變化中引入混沌因子,避免因初始步長(zhǎng)選擇不當(dāng)導(dǎo)致算法的不穩(wěn)定且實(shí)現(xiàn)步長(zhǎng)的自適應(yīng)變化;同時(shí)利用動(dòng)量項(xiàng),避免算法陷入局部最小值,提高算法的收斂速度,優(yōu)化測(cè)量矩陣性能,降低測(cè)量矩陣與稀疏矩陣互相關(guān)性.仿真結(jié)果表明,該方法收斂速度快,互相關(guān)系數(shù)的分布更加集中在零附近,且重構(gòu)圖像的峰值信噪比大大提高.
[Abstract]:In order to optimize the measurement matrix in compressed sensing, a gradient descent method based on chaos factor and momentum term is proposed. In the process of measuring matrix optimization, the gradient descent method has the disadvantage of slow convergence and easy to fall into the local minimum. Therefore, based on the randomness and ergodicity of chaotic motion, chaos factor is introduced into the step size change to avoid the instability of the algorithm and the adaptive change of the step size due to the improper selection of the initial step size. At the same time, the momentum term is used to avoid the algorithm falling into the local minimum, to improve the convergence speed of the algorithm, to optimize the performance of the measurement matrix, and to reduce the correlation between the measurement matrix and the sparse matrix. The simulation results show that the convergence speed of the method is fast, the distribution of cross-correlation coefficient is more concentrated near zero, and the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the reconstructed image is greatly improved.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)航天學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61301211)~~
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2472834