本文關鍵詞：基于RBF網絡的欠定盲分離源信號恢復　出處：《北京郵電大學學報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 欠定盲分離 徑向基函數網絡 l范數 修正牛頓法

【摘要】：基于優(yōu)化近似l_0范數的算法應用于欠定盲分離源信號恢復時,存在算法復雜度較高,恢復精度受步長影響較大的問題,為此,提出了基于徑向基函數(RBF)網絡的欠定盲分離源信號恢復算法.該算法借助RBF網絡進行交替優(yōu)化,同時引入修正牛頓法對最小化近似l_0范數進行求解,避免了傳統(tǒng)的近似l_0范數重構算法因步長選擇不當造成恢復精度較低的缺點.仿真結果表明,與現有的基于平滑l_0范數的算法相比,所提方法在保證較高恢復精度的同時復雜度明顯降低.
[Abstract]:On the basis of the optimization of approximate l _ 0 norm , the algorithm is applied to the problem that the complexity of the algorithm is high and the recovery precision is affected by the step size . The algorithm is used to solve the problem of the low recovery accuracy due to improper step size selection by using the modified Newton method . The simulation results show that compared with the existing algorithm based on the smooth l _ 0 norm , the proposed method can reduce the complexity of the higher recovery precision .

【作者單位】： 西安電子科技大學通信工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61201134,61201135) 高等學校學科創(chuàng)新引智計劃項目(B08038)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 欠定盲分離是在源信號和信道傳輸參數未知的情況下,僅由傳感器接收到的觀測信號來恢復源信號的過程,且要求傳感器的個數少于源信號的個數.Mohimani等[1]提出了基于平滑l0范數(SL0,smoothed l0norm)的稀疏重構算法,可用于欠定盲分離源信號恢復.Eftekhari等[2]在SL0的基礎上提出

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本文編號：1381076