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基于迭代近端投影的二维欠采样合成孔径雷达成像
被引量：
2
1
作者
李家强
郭桂祥
+1 位作者
陈金立
朱艳萍
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期2127-2134,共8页
合成孔径成像雷达(SAR)具有数据量大、采样率高等特点,针对传统压缩感知(CS)的SAR成像存在精度低及抗噪性能差的问题,该文提出一种基于迭代近端投影(IPP)的2维欠采样合成孔径雷达成像重建方法。即通过对雷达回波构建为距离频域-方位多...
合成孔径成像雷达(SAR)具有数据量大、采样率高等特点,针对传统压缩感知(CS)的SAR成像存在精度低及抗噪性能差的问题,该文提出一种基于迭代近端投影(IPP)的2维欠采样合成孔径雷达成像重建方法。即通过对雷达回波构建为距离频域-方位多普勒域的2维稀疏表示模型,在此基础上将成像问题转化为距离向和方位向压缩感知稀疏重构问题,利用迭代近端投影算法的函数优化模型来表示合成孔径雷达成像中的稀疏表示,最后采用平滑削边绝对偏离(SCAD)罚函数获得近端算子以求解该模型并进行成像。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法成像效果更好。
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关键词
SAR成像
压缩感知
迭代近端投影
平滑削边绝对偏离罚函数
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职称材料
基于SCAD-ESN的时间序列预测模型
被引量：
4
2
作者
张各各
徐珍
+1 位作者
曾波
陈祥涛
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期129-134,共6页
回声状态网络(ESN)是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络(SCAD-ESN)模型。不同于在模型中加入岭回归、L1范数罚函数及小...
回声状态网络(ESN)是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络(SCAD-ESN)模型。不同于在模型中加入岭回归、L1范数罚函数及小波降噪等常规方法,该模型利用SCAD罚函数对变量进行选择,将小变量置为零以满足变量稀疏性,将大变量直接置为常数,从而能够很好地解决ESN过拟合问题并满足近似无偏估计。对于SCAD罚函数的非凸函数优化问题,提出基于局部二次近似(LQA)的求解方法,将最小角回归(LQR)方法用于SCAD罚函数求解,避免了计算量巨大的问题。使用基于粒子群优化(PSO)的超参数选取方法快速确定平滑消边绝对偏离–回声状态网络模型的超参数,克服利用经验选取超参数时存在的盲目性较大且难以确定整体最优的超参数问题。混沌系统数值仿真和网络流量仿真结果表明,相对于常规模型,该模型能有效地降低测试误差,从而克服过拟合问题。
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关键词
混沌时间序列预测
回声状态网络
平滑
消
边绝对
偏离
罚
函数
粒子群算法
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职称材料
求解大规模SCAD回归问题的随机坐标下降算法研究
被引量：
1
3
作者
赵磊
陈玎
朱道立
《上海管理科学》
2019年第5期97-103,共7页
回归方法是重要的数据分析工具。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)正则项的回归问题,以其在处理高维数据中的近似无偏性(见Fan和Li,2001),在大数据分析中得到广泛应用。但在大数据背景下,待求解的SCAD回...
回归方法是重要的数据分析工具。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)正则项的回归问题,以其在处理高维数据中的近似无偏性(见Fan和Li,2001),在大数据分析中得到广泛应用。但在大数据背景下,待求解的SCAD回归问题的数据量往往很大,而且分布在不同地理位置,这使得在SCAD回归问题的求解算法设计中,需要重新考虑计算的内存使用量。常规用于求解SCAD回归问题的优化算法(LQA、LLA、ADMM等)往往需要在每一次迭代中更新全部变量,从而造成计算的内存需求很大,难以适应大数据的求解要求。随机坐标下降方法(stochastic coordinate descent, SCD)以其子问题运算内存需求小(见Nesterov,2012)的优势,在大规模分布式最优化问题中得到了广泛的应用。但目前理论上SCD算法仅能处理带凸惩罚项的回归问题,由于SCAD回归问题中惩罚项的非凸非光滑性,现有的随机坐标下降方法难以处理这一问题。首先对SCAD回归问题模型进行分析,得出SCAD回归模型的损失函数是导数Lipschitz、惩罚函数是semi-convex的,此外根据已有结论,得到SCAD回归问题的稳定点即可保证良好的统计性质。基于这些性质的分析,介绍了一种新的随机坐标下降方法(variable bregman stochastic coordinate descent, VBSCD),这一方法能很好求解带SCAD惩罚项的回归问题,算法的收敛点是SCAD回归模型的稳定点。最后,通过计算实验进一步说明本算法在求解SCAD回归问题的有效性。对不同的变量分组数,算法迭代到稳定点所需的迭代回合数相对稳定。随着变量分块数的增加,单次迭代中计算的内存需求减少。该研究方法可广泛应用于大数据背景下SCAD回归问题的求解当中。
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关键词
平滑
削
边绝对
偏离
回归问题
随机坐标下降方法
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职称材料
题名
基于迭代近端投影的二维欠采样合成孔径雷达成像
被引量：
2
1
作者
李家强
郭桂祥
陈金立
朱艳萍
机构
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期2127-2134,共8页
基金
国家自然科学基金(62071238,61801231)
江苏省自然科学基金(BK20191399)。
文摘
合成孔径成像雷达(SAR)具有数据量大、采样率高等特点,针对传统压缩感知(CS)的SAR成像存在精度低及抗噪性能差的问题,该文提出一种基于迭代近端投影(IPP)的2维欠采样合成孔径雷达成像重建方法。即通过对雷达回波构建为距离频域-方位多普勒域的2维稀疏表示模型,在此基础上将成像问题转化为距离向和方位向压缩感知稀疏重构问题,利用迭代近端投影算法的函数优化模型来表示合成孔径雷达成像中的稀疏表示,最后采用平滑削边绝对偏离(SCAD)罚函数获得近端算子以求解该模型并进行成像。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法成像效果更好。
关键词
SAR成像
压缩感知
迭代近端投影
平滑削边绝对偏离罚函数
Keywords
Synthetic Aperture Radar(SAR)imaging
Compressive sensing
Iterative proximal projection
Smoothly Clipped Absolute Deviation(SCAD)penalty function
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于SCAD-ESN的时间序列预测模型
被引量：
4
2
作者
张各各
徐珍
曾波
陈祥涛
机构
河南科技大学网络与通信技术研究所
河南科技大学网络信息中心
河南科技大学数学与统计学院
出处
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期129-134,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(11501067)
赛尔网络下一代互联网技术创新项目资助(NGII20150508)
文摘
回声状态网络(ESN)是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络(SCAD-ESN)模型。不同于在模型中加入岭回归、L1范数罚函数及小波降噪等常规方法,该模型利用SCAD罚函数对变量进行选择,将小变量置为零以满足变量稀疏性,将大变量直接置为常数,从而能够很好地解决ESN过拟合问题并满足近似无偏估计。对于SCAD罚函数的非凸函数优化问题,提出基于局部二次近似(LQA)的求解方法,将最小角回归(LQR)方法用于SCAD罚函数求解,避免了计算量巨大的问题。使用基于粒子群优化(PSO)的超参数选取方法快速确定平滑消边绝对偏离–回声状态网络模型的超参数,克服利用经验选取超参数时存在的盲目性较大且难以确定整体最优的超参数问题。混沌系统数值仿真和网络流量仿真结果表明,相对于常规模型,该模型能有效地降低测试误差,从而克服过拟合问题。
关键词
混沌时间序列预测
回声状态网络
平滑
消
边绝对
偏离
罚
函数
粒子群算法
Keywords
chaotic time series prediction
echo state network
smoothly clipped absolute deviation penalty
particle swarm optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
求解大规模SCAD回归问题的随机坐标下降算法研究
被引量：
1
3
作者
赵磊
陈玎
朱道立
机构
上海交通大学安泰经济与管理学院
上海交通大学中美物流研究院
出处
《上海管理科学》
2019年第5期97-103,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71471112
71871140)
文摘
回归方法是重要的数据分析工具。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)正则项的回归问题,以其在处理高维数据中的近似无偏性(见Fan和Li,2001),在大数据分析中得到广泛应用。但在大数据背景下,待求解的SCAD回归问题的数据量往往很大,而且分布在不同地理位置,这使得在SCAD回归问题的求解算法设计中,需要重新考虑计算的内存使用量。常规用于求解SCAD回归问题的优化算法(LQA、LLA、ADMM等)往往需要在每一次迭代中更新全部变量,从而造成计算的内存需求很大,难以适应大数据的求解要求。随机坐标下降方法(stochastic coordinate descent, SCD)以其子问题运算内存需求小(见Nesterov,2012)的优势,在大规模分布式最优化问题中得到了广泛的应用。但目前理论上SCD算法仅能处理带凸惩罚项的回归问题,由于SCAD回归问题中惩罚项的非凸非光滑性,现有的随机坐标下降方法难以处理这一问题。首先对SCAD回归问题模型进行分析,得出SCAD回归模型的损失函数是导数Lipschitz、惩罚函数是semi-convex的,此外根据已有结论,得到SCAD回归问题的稳定点即可保证良好的统计性质。基于这些性质的分析,介绍了一种新的随机坐标下降方法(variable bregman stochastic coordinate descent, VBSCD),这一方法能很好求解带SCAD惩罚项的回归问题,算法的收敛点是SCAD回归模型的稳定点。最后,通过计算实验进一步说明本算法在求解SCAD回归问题的有效性。对不同的变量分组数,算法迭代到稳定点所需的迭代回合数相对稳定。随着变量分块数的增加,单次迭代中计算的内存需求减少。该研究方法可广泛应用于大数据背景下SCAD回归问题的求解当中。
关键词
平滑
削
边绝对
偏离
回归问题
随机坐标下降方法
Keywords
smoothed clipped absolute deviation
regression
stochastic coordinate descent
分类号
C935 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迭代近端投影的二维欠采样合成孔径雷达成像
李家强
郭桂祥
陈金立
朱艳萍
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SCAD-ESN的时间序列预测模型
张各各
徐珍
曾波
陈祥涛
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
求解大规模SCAD回归问题的随机坐标下降算法研究
赵磊
陈玎
朱道立
《上海管理科学》
2019
1
在线阅读
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职称材料
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