该文将压缩感知(CS)中信号的重构问题归结为求解l0-正则化问题,针对l0-正则化问题求解比较困难,提出了快速交替方向乘子法(FADMM)。该算法首先将信号的稀疏域的l0-正则化问题通过变量分裂技术转化为约束优化问题;然后引入乘子函数,采用...该文将压缩感知(CS)中信号的重构问题归结为求解l0-正则化问题,针对l0-正则化问题求解比较困难,提出了快速交替方向乘子法(FADMM)。该算法首先将信号的稀疏域的l0-正则化问题通过变量分裂技术转化为约束优化问题;然后引入乘子函数,采用一步Gauss-Seidel思想,对优化问题中的变量极小化;为了加快算法的收敛速度,对变量进行了二次更新,并更新了乘子;最后进行反正交变换,实现对原始信号的重构。将FADMM应用于含噪声图像的重构,进行了仿真实验及对实验结果进行了分析。实验结果表明:FADMM具有更高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和更快速的收敛速度。展开更多
交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Techn...交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)低密度校验(Low Density Parity Check,LDPC)码新型优化译码算法。通过在LP译码模型的目标函数中引入惩罚项,基于ADMM的变量节点惩罚译码有效地减轻了非积分解,从而提高了误帧率(Frame Error Rate,FER)性能。尽管ADMM在许多实际应用中表现出色,其收敛速度较慢以及对初始条件和参数设置敏感的问题仍然限制了其在高维、实时性要求高的场景中的进一步应用。特别是在LDPC线性规划译码过程中,ADMM的交替更新机制容易导致优化路径振荡,且在处理非精确约束时表现不佳。针对ADMM算法收敛速度慢的问题,我们提出了一种新的优化算法,该算法将Nesterov动量加速方法与ADMM相结合,以解决ADMM对LDPC译码器错误修正能力和收敛效率的影响。算法通过动量项减少迭代次数将一个Nesterov加速格式从无约束复合优化问题推广到ADMM惩罚函数模型,利用ADMM算法将原问题的约束条件有效转化为目标函数的一部分,从而构造出无约束优化子问题;在此基础上,进一步采用Nesterov加速技术对梯度下降迭代过程进行改进,以提高收敛速度和求解精度。仿真实验使用了三种不同码率的5G LDPC短码。结果表明,相对于现有ADMM惩罚译码算法,所提出的基于动量加速的ADMM译码算法不仅有大约0.2 dB的信噪比增益,而且平均迭代次数也降低了20%左右,加快了收敛速度。展开更多
台风灾害给新能源占比不断提高的电-气综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)安全稳定运行带来巨大挑战,针对目前IEGS灾中应急调度研究缺乏对台风迁移及风电波动的考虑,文章提出了一种综合考虑台风时空特性及严重风电...台风灾害给新能源占比不断提高的电-气综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)安全稳定运行带来巨大挑战,针对目前IEGS灾中应急调度研究缺乏对台风迁移及风电波动的考虑,文章提出了一种综合考虑台风时空特性及严重风电波动的IEGS灾中应急调度方法。建立台风时空模型,量化风雨影响下电-气系统元件故障时变特性,并利用信息熵理论筛选典型故障场景;基于台风的时序迁移,建立IEGS双层灾中应急调度模型,上层电力系统侧为应急鲁棒调度模型,其主问题针对台风路径下高危线路进行应急调度,子问题优化下一时刻最严重风电波动下系统的最小失负荷量,下层天然气系统侧基于信息耦合交互为电力侧提供恢复支撑,优化灾害下气网的运行状态;采取自适应交替方向乘子法(adaptive-alternating direction method of multipliers,AT-ADMM)分布式算法进行模型求解。最后通过算例验证了所提方法的有效性。展开更多
低秩稀疏分解方法因其好的检测性能在红外小目标检测领域受到广泛关注。然而,现有低秩稀疏分解方法在复杂场景中仍然面临检测性能不高、检测速度较慢等问题。虽然现有的低秩塔克分解方法在复杂场景下取得了令人满意的检测性能,但其需依...低秩稀疏分解方法因其好的检测性能在红外小目标检测领域受到广泛关注。然而,现有低秩稀疏分解方法在复杂场景中仍然面临检测性能不高、检测速度较慢等问题。虽然现有的低秩塔克分解方法在复杂场景下取得了令人满意的检测性能,但其需依赖经验预先定义秩:若秩估计过大或过小,会导致漏检或虚警。而且,不同场景中秩的大小不一样,限制了实际应用。为了解决这一问题,本文采用非凸秩接近范数约束低秩塔克分解的潜在因子,无需手动设置秩,从而显著提升了算法在不同场景中的鲁棒性。进一步地,设计了基于对称高斯-赛德尔的交替方向乘子法(symmetric GaussSeidel based alternating direction method of multipliers algorithm,sGSADMM)来求解所提模型。与现有基于交替方向乘子法相比,sGSADMM算法通过利用更多结构信息,实现了更高的求解精度。大量实验表明,所提方法在检测性能和背景抑制等方面均优于现有的先进算法。展开更多
文摘该文将压缩感知(CS)中信号的重构问题归结为求解l0-正则化问题,针对l0-正则化问题求解比较困难,提出了快速交替方向乘子法(FADMM)。该算法首先将信号的稀疏域的l0-正则化问题通过变量分裂技术转化为约束优化问题;然后引入乘子函数,采用一步Gauss-Seidel思想,对优化问题中的变量极小化;为了加快算法的收敛速度,对变量进行了二次更新,并更新了乘子;最后进行反正交变换,实现对原始信号的重构。将FADMM应用于含噪声图像的重构,进行了仿真实验及对实验结果进行了分析。实验结果表明:FADMM具有更高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和更快速的收敛速度。
文摘交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)低密度校验(Low Density Parity Check,LDPC)码新型优化译码算法。通过在LP译码模型的目标函数中引入惩罚项,基于ADMM的变量节点惩罚译码有效地减轻了非积分解,从而提高了误帧率(Frame Error Rate,FER)性能。尽管ADMM在许多实际应用中表现出色,其收敛速度较慢以及对初始条件和参数设置敏感的问题仍然限制了其在高维、实时性要求高的场景中的进一步应用。特别是在LDPC线性规划译码过程中,ADMM的交替更新机制容易导致优化路径振荡,且在处理非精确约束时表现不佳。针对ADMM算法收敛速度慢的问题,我们提出了一种新的优化算法,该算法将Nesterov动量加速方法与ADMM相结合,以解决ADMM对LDPC译码器错误修正能力和收敛效率的影响。算法通过动量项减少迭代次数将一个Nesterov加速格式从无约束复合优化问题推广到ADMM惩罚函数模型,利用ADMM算法将原问题的约束条件有效转化为目标函数的一部分,从而构造出无约束优化子问题;在此基础上,进一步采用Nesterov加速技术对梯度下降迭代过程进行改进,以提高收敛速度和求解精度。仿真实验使用了三种不同码率的5G LDPC短码。结果表明,相对于现有ADMM惩罚译码算法,所提出的基于动量加速的ADMM译码算法不仅有大约0.2 dB的信噪比增益,而且平均迭代次数也降低了20%左右,加快了收敛速度。
文摘台风灾害给新能源占比不断提高的电-气综合能源系统(integrated electricity-gas system,IEGS)安全稳定运行带来巨大挑战,针对目前IEGS灾中应急调度研究缺乏对台风迁移及风电波动的考虑,文章提出了一种综合考虑台风时空特性及严重风电波动的IEGS灾中应急调度方法。建立台风时空模型,量化风雨影响下电-气系统元件故障时变特性,并利用信息熵理论筛选典型故障场景;基于台风的时序迁移,建立IEGS双层灾中应急调度模型,上层电力系统侧为应急鲁棒调度模型,其主问题针对台风路径下高危线路进行应急调度,子问题优化下一时刻最严重风电波动下系统的最小失负荷量,下层天然气系统侧基于信息耦合交互为电力侧提供恢复支撑,优化灾害下气网的运行状态;采取自适应交替方向乘子法(adaptive-alternating direction method of multipliers,AT-ADMM)分布式算法进行模型求解。最后通过算例验证了所提方法的有效性。
文摘低秩稀疏分解方法因其好的检测性能在红外小目标检测领域受到广泛关注。然而,现有低秩稀疏分解方法在复杂场景中仍然面临检测性能不高、检测速度较慢等问题。虽然现有的低秩塔克分解方法在复杂场景下取得了令人满意的检测性能,但其需依赖经验预先定义秩:若秩估计过大或过小,会导致漏检或虚警。而且,不同场景中秩的大小不一样,限制了实际应用。为了解决这一问题,本文采用非凸秩接近范数约束低秩塔克分解的潜在因子,无需手动设置秩,从而显著提升了算法在不同场景中的鲁棒性。进一步地,设计了基于对称高斯-赛德尔的交替方向乘子法(symmetric GaussSeidel based alternating direction method of multipliers algorithm,sGSADMM)来求解所提模型。与现有基于交替方向乘子法相比,sGSADMM算法通过利用更多结构信息,实现了更高的求解精度。大量实验表明,所提方法在检测性能和背景抑制等方面均优于现有的先进算法。
