本文關(guān)鍵詞：支撐驅(qū)動(dòng)的非凸壓縮感知恢復(fù)算法

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【摘要】：為解決帶噪壓縮感知信號(hào)恢復(fù)的難題,提出一種基于支撐驅(qū)動(dòng)的恢復(fù)算法,分2步完成稀疏信號(hào)的恢復(fù).1使用閾值基追蹤方法獲取信號(hào)支撐信息,并生成權(quán)值矩陣與所需其他參數(shù).2使用迭代重加權(quán)算法求解非凸目標(biāo)函數(shù).在理論分析的基礎(chǔ)上,與現(xiàn)有7種有競(jìng)爭(zhēng)力的算法(含oracle估計(jì)器)進(jìn)行了數(shù)值仿真比較.結(jié)果證明,文中算法以較低的運(yùn)算量實(shí)現(xiàn)了高概率恢復(fù).
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61379104) 陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014JM2-6106)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 壓縮感知[1]研究的核心內(nèi)容之一,就是尋求問(wèn)題^x=arg minxx0,s.t.y=Ax的解,其中,x∈RN且x0=K郙N,y∈RM,A∈RM×N.因?yàn)镸N,所以該問(wèn)題是不適定的,同時(shí)因?yàn)閙inl0是N-P難題,所以常用方法是將其松弛為minl1,即基追蹤(Basis Pursuit,BP)問(wèn)題求解.當(dāng)測(cè)量中引入噪聲n~normal(0,σ2 I)

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