本文選題：壓縮感知　切入點(diǎn)：結(jié)構(gòu)擾動(dòng)　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)壓縮感知稀疏信號(hào)恢復(fù),提出了一種對(duì)測(cè)量結(jié)構(gòu)擾動(dòng)和粗差同時(shí)魯棒的l1正交匹配追蹤(structure perturbation and outlier robust l1-orthogonal matching pursuit,l1-SPOR-OMP)算法。該算法利用l1范數(shù)對(duì)粗差的魯棒性,分別約束信號(hào)和擾動(dòng)的擬合誤差,進(jìn)而通過(guò)交替迭代使它們同時(shí)到達(dá)最小,從而同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)和擾動(dòng)的有效魯棒恢復(fù);由于算法僅需求解支撐位置的有效擾動(dòng),因此極大地降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度。此外,為了進(jìn)一步提高算法的恢復(fù)效率,也提出了使用魯棒OMP方法來(lái)估計(jì)有效擾動(dòng)的l1,2-SPOR-OMP算法。在證明了所提出算法收斂性的同時(shí),分析了運(yùn)算復(fù)雜度。數(shù)值仿真的結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:For the recovery of compressed perceptual sparse signals, a l1-orthogonal matching structure perturbation and outlier robust l1-orthogonal matching demanding l1-SPOR-OMP-based algorithm is proposed, which is robust to both structural disturbances and gross errors. The algorithm utilizes the robustness of l 1-norm to gross errors. The fitting error of the signal and the disturbance is constrained respectively, and then they reach the minimum simultaneously by alternating iteration, so that the effective robust recovery of the signal and the disturbance can be realized simultaneously, because the algorithm only needs to solve the effective disturbance of the support position. Therefore, the computational complexity of the algorithm is greatly reduced. In addition, in order to further improve the recovery efficiency of the algorithm, a robust OMP method is proposed to estimate the effective perturbation. The convergence of the proposed algorithm is proved. The computational complexity is analyzed and the effectiveness and superiority of the proposed algorithm are verified by numerical simulation.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院電子工程系智慧網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)研究中心;
【分類號(hào)】：TN911.72

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本文編號(hào)：1574693