参数迭代最小化稀疏信号重构ISAR成像算法 被引量：2

1

作者 冯俊杰 张弓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期228-234,共7页

为实现稳健逆合成孔径雷达(ISAR)成像,提出基于参数迭代最小化贝叶斯稀疏信号重构的ISAR成像算法。建立ISAR稀疏成像信号模型,通过推导目标参数稀疏贝叶斯模型的联合概率密度函数,将ISAR成像转化为贝叶斯准则下的稀疏约束最大后验概率... 为实现稳健逆合成孔径雷达(ISAR)成像,提出基于参数迭代最小化贝叶斯稀疏信号重构的ISAR成像算法。建立ISAR稀疏成像信号模型,通过推导目标参数稀疏贝叶斯模型的联合概率密度函数,将ISAR成像转化为贝叶斯准则下的稀疏约束最大后验概率估计。对目标散射系数和噪声功率交替迭代优化求解,从而实现目标重构。实验结果表明,与SL0算法、OMP算法和BP算法相比,该算法的参数能够自适应调整,具有更好的成像效果。 展开更多

关键词 逆合成孔径雷达 迭代最小化 稀疏信号重构 成像 最大后验概率

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交替迭代最小化稀疏穿墙成像快速算法

2

作者 晋良念 蒋佳琪 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第4期371-378,388,共9页

针对墙后目标成像分辨率与成像速度不能同时有效满足的问题,提出一种参数交替迭代最小化框架的墙后隐藏目标稀疏成像快速算法。首先,该算法利用稀疏信号贝叶斯模型的最大后验估计准则得到包含参数与成像体散射系数矢量的目标函数,然后... 针对墙后目标成像分辨率与成像速度不能同时有效满足的问题,提出一种参数交替迭代最小化框架的墙后隐藏目标稀疏成像快速算法。首先,该算法利用稀疏信号贝叶斯模型的最大后验估计准则得到包含参数与成像体散射系数矢量的目标函数,然后在优化最小化框架(MM)下求解出对应的最优化函数,最后利用目标函数对应的优化函数对成像体散射系数、噪声功率和超参数进行交替迭代求解。仿真和实验结果表明,该方法对墙后点目标以及扩展目标进行高质量成像,并且大大提高算法速度。 展开更多

关键词 穿墙稀疏成像 参数交替迭代 优化最小化 快速成像

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基于迭代重赋权最小二乘算法的块稀疏压缩感知 被引量：3

3

作者 王文东 王尧 王建军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期922-928,共7页

压缩感知是一种新颖的信号处理理论.它突破了传统香农采样理论对采样的限制,以信号的稀疏性或可压缩性为基础,实现了信号的高效获取和精确重构.然而在现实中,部分稀疏信号还表现出一些其他结构,典型的例子就是一类块稀疏信号,其非零元... 压缩感知是一种新颖的信号处理理论.它突破了传统香农采样理论对采样的限制,以信号的稀疏性或可压缩性为基础,实现了信号的高效获取和精确重构.然而在现实中,部分稀疏信号还表现出一些其他结构,典型的例子就是一类块稀疏信号,其非零元素以块的形式出现.针对这类信号,本文研究了求解块稀疏压缩感知的迭代重赋权最小二乘算法(IRLS),给出了该算法的理论分析:误差估计和局部收敛性分析.大量试验验证了基于迭代重赋权最小二乘算法的块稀疏压缩感知策略的有效性. 展开更多

关键词 压缩感知 迭代重赋权最小二乘算法 块稀疏信号 误差估计 局部收敛性

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基于迭代加权lq范数最小化的稀疏阵列综合方法 被引量：2

4

作者 曹华松 陈金立 +1 位作者 李家强 葛俊祥 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第26期66-69,75,共5页

针对非均匀稀疏阵列综合问题,提出一种利用迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的阵列综合方法。该方法利用稀疏阵列天线的稀疏物理特性,将稀疏阵列综合问题转化为一系列迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的稀疏重构问题,并在每次迭代... 针对非均匀稀疏阵列综合问题,提出一种利用迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的阵列综合方法。该方法利用稀疏阵列天线的稀疏物理特性,将稀疏阵列综合问题转化为一系列迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的稀疏重构问题,并在每次迭代中求解出用于下次迭代的阵列加权向量闭式解,由满足迭代终止条件时的阵列加权向量的非零值来确定阵列的阵元位置及其激励幅度。仿真结果表明,与基于迭代加权l1范数的阵列综合方法相比,该方法在满足辐射特性前提下能以更少的迭代次数来综合出稀疏程度更高的稀疏阵列。 展开更多

关键词 稀疏阵列 阵列综合 lq范数最小化 迭代加权

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基于种群的多层次迭代贪婪算法优化阻塞流水车间调度问题 被引量：6

5

作者 张其亮 俞祚明 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2315-2322,共8页

针对以最小化最大完工时间为目标的阻塞流水车间调度问题,提出一种有效的基于种群的多层次迭代贪婪算法进行求解。算法基于排列形式进行编码,提出NEH_PF(Nawaz-Enscore-Ham&profile fitting)算法构造初始种群,以提高初始解的质量;... 针对以最小化最大完工时间为目标的阻塞流水车间调度问题,提出一种有效的基于种群的多层次迭代贪婪算法进行求解。算法基于排列形式进行编码,提出NEH_PF(Nawaz-Enscore-Ham&profile fitting)算法构造初始种群,以提高初始解的质量;设计了多层次迭代贪婪算法,并基于插入、交换策略对个体进行变异,基于Path-Relinking算法对个体进行交叉,以提高个体局部搜索能力,并提出部分交叉策略来更新种群。通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性。 展开更多

关键词 种群 迭代贪婪算法 阻塞流水车间调度 最小化最大完工时间

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迭代再权q范数正则化LS SVM分类算法

6

作者 刘建伟 李双成 罗雄麟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第3期166-168,共3页

提出一种迭代再权q范数正则化最小二乘支持向量机(LS SVM)分类算法。该算法通过交叉校验过程选择正则化范数的阶次q(0<q<∞),具有分类效果稳定、收敛快、运行速度快的特点。使用该算法和LS SVM对比3组癌症数据,实验结果表明,该算... 提出一种迭代再权q范数正则化最小二乘支持向量机(LS SVM)分类算法。该算法通过交叉校验过程选择正则化范数的阶次q(0<q<∞),具有分类效果稳定、收敛快、运行速度快的特点。使用该算法和LS SVM对比3组癌症数据,实验结果表明,该算法能够实现自适应特征选择,且比LS SVM推广能力强,在算法耗时方面优于LS SVM。 展开更多

关键词 迭代再权方法 q范数 最小二乘支持向量机 正则化 特征选择 分类算法

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引入多状态记忆机制的迭代软阈值学习算法 被引量：2

7

作者 罗美露 余磊 张海剑 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第4期640-649,共10页

迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm, LISTA)将迭代软阈值算法(Iterative Soft-Thresholding Algorithm, ISTA)展开为递归前馈神经网络优化稀疏恢复的求解。针对LISTA单次迭代只依赖于前一迭代点限制算... 迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm, LISTA)将迭代软阈值算法(Iterative Soft-Thresholding Algorithm, ISTA)展开为递归前馈神经网络优化稀疏恢复的求解。针对LISTA单次迭代只依赖于前一迭代点限制算法收敛速率的问题,本文提出了一种引入多状态记忆机制的迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm with Multi-state Memory Mechanism, LISTA-MM)。该算法基于一阶迭代固定步长算法对LISTA进行改进,设置状态连接度数,选择性地组合多个先前迭代点的稀疏信息,确保了迭代过程中信息被正确传递并充分利用,进而加快了算法的收敛速度。实验结果表明,LISTA-MM在保证稀疏恢复精度的同时有效提高了收敛速度。此外,本文将LISTA-MM扩展为卷积形式,并探索其在图像超分辨率中的应用,实验结果表明,基于LISTA-MM的网络在图像质量评价指标和可视化效果上均优于其他网络,重构图像具有与原始图像相近的清晰细节纹理。 展开更多

关键词 迭代软阈值学习算法 稀疏恢复 多状态记忆机制

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基于Bregman迭代的CT图像重建算法 被引量：5

8

作者 康慧 高红霞 +1 位作者 胡跃明 郭琪伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1570-1575,共6页

针对大规模集成电路领域CT重建图像的特点,提出TV约束条件下采用l1范数作正则项的重建模型,并给出了基于Bregman迭代的模型求解算法.算法分为两步:1)采用Bregman迭代求解图像的l1范数作为正则项,误差的加权l2范数作为保真项的约束极值问... 针对大规模集成电路领域CT重建图像的特点,提出TV约束条件下采用l1范数作正则项的重建模型,并给出了基于Bregman迭代的模型求解算法.算法分为两步:1)采用Bregman迭代求解图像的l1范数作为正则项,误差的加权l2范数作为保真项的约束极值问题;2)采用TV约束对1)中得到的重建图像进行修正.算法对TV约束条件下采用l1作正则项的重建模型分开求解,降低了算法的复杂度,加快了收敛速度.算法在稀疏投影数据下可以快速重建CT图像且质量较好.本文采用经典的Shepp-Logan图像进行仿真实验并对实际得到的电路板投影数据进行重建,结果表明该算法可满足重建质量要求且重建速度有较大提升. 展开更多

关键词 CT重建 稀疏投影数据 Bregman迭代算法 L1正则化 TV约束

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基于约束最小二乘的空域迭代图像复原 被引量：4

9

作者 苗晴 唐斌兵 周海银 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期657-659,共3页

给出了一种用于图像复原的基于约束最小二乘空间域迭代的有效方法。该方法从约束最小二乘技术出发,在加性噪声能量有界的前提下,采用正则化的思想来克服病态问题,通过解一个单变量方程,并利用空域迭代算法从而实现了一种有效的图像复原... 给出了一种用于图像复原的基于约束最小二乘空间域迭代的有效方法。该方法从约束最小二乘技术出发,在加性噪声能量有界的前提下,采用正则化的思想来克服病态问题,通过解一个单变量方程,并利用空域迭代算法从而实现了一种有效的图像复原。实验结果表明,在图像被加性噪声污染较严重时,该方法在保护纹理的同时又能很好地抑制噪声,较传统的约束最小二乘法具有更好的复原效果。 展开更多

关键词 图像复原 约束最小二乘 正则化 空域迭代算法

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一类Wiener非线性时变系统的迭代学习辨识 被引量：5

10

作者 仲国民 孙明轩 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期2594-2600,共7页

针对Wiener非线性时变系统的参数辨识问题,该文提出一种基于重复轴的迭代学习算法来实现对时变甚至突变参数的估计。文中将维纳系统输出非线性部分的反函数进行多项式展开,进而构造了回归模型,未知参数及中间变量用其估计替代,分别给出... 针对Wiener非线性时变系统的参数辨识问题,该文提出一种基于重复轴的迭代学习算法来实现对时变甚至突变参数的估计。文中将维纳系统输出非线性部分的反函数进行多项式展开,进而构造了回归模型,未知参数及中间变量用其估计替代,分别给出了采用迭代学习梯度算法和迭代学习最小二乘算法实现时变参数辨识的方法。仿真结果表明,与带遗忘因子的递推算法和迭代学习梯度算法相比,迭代学习最小二乘算法更具有参数估计收敛速度快,辨识精度高,系统输出误差小等优势,验证了所提学习算法的有效性。 展开更多

关键词 时变参数 Wiener系统 梯度算法 最小二乘 迭代学习

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基于迭代学习的开关磁阻电动机最优控制研究 被引量：8

11

作者 陈哲明 潘再平 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期25-28,共4页

以转矩脉动最小化为目标,提出了一种开关磁阻电动机(SRM)最优控制器的设计方法.基于迭代学习控制(ILC)的基本原理,阐述了单输入单输出(SISO)非线性系统中ILC的收敛性和稳定性的一般性结论.建立了以非线性磁链模型为基础的SRM数学模型.... 以转矩脉动最小化为目标,提出了一种开关磁阻电动机(SRM)最优控制器的设计方法.基于迭代学习控制(ILC)的基本原理,阐述了单输入单输出(SISO)非线性系统中ILC的收敛性和稳定性的一般性结论.建立了以非线性磁链模型为基础的SRM数学模型.所设计的最优控制器由基于转矩分配函数(TSF)的转矩控制器和电流控制器构成,转矩控制器根据期望转矩经过“学习”得出期望电流曲线,电流控制器经过“学习”使实际输出电流逼近期望电流曲线,从而实现转矩控制.仿真结果表明,在恒转矩负载下,转矩脉动减小,且具有较好的收敛性与稳定性,达到了转矩脉动最小的优化目的. 展开更多

关键词 开关磁阻电动机 迭代学习控制 最优控制 转矩脉动最小化 转矩分配函数

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基于稀疏正则优化的图像复原算法 被引量：3

12

作者 肖宿 韩国强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第1期261-263,共3页

为提高图像复原的速度,改进图像复原的质量,提出一种新算法。将图像复原表示为一类标准的优化问题,采用交替最小化把该优化问题分解为等价的两个子问题。通过迭代求解这两个子问题,获得图像复原问题的解。在此迭代过程中,引入迭代软阈... 为提高图像复原的速度,改进图像复原的质量,提出一种新算法。将图像复原表示为一类标准的优化问题,采用交替最小化把该优化问题分解为等价的两个子问题。通过迭代求解这两个子问题,获得图像复原问题的解。在此迭代过程中,引入迭代软阈值法处理图像降噪子问题。实验对不同类型的模糊图像进行了复原,其结果验证了算法的有效性。与多级阈值Landweber(MLTL)算法和快速收缩阈值算法(FISTA)相比,处理相同图像时,所提算法可分别节省28%和71%的时间,同时复原图像的信噪比(SNR)可提高0.7～3.5 dB。 展开更多

关键词 图像复原 约束优化问题 稀疏表示 交替最小化 迭代软阈值

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一类大型稀疏问题的齐次化算法 被引量：3

13

作者 李学相 安学庆 +1 位作者 苏红 苗晓虹 《郑州工业大学学报》 1999年第3期69-70,共2页

基于行处理算法的思想，提出了一种用于求解一类大型稀疏问题的迭代算法，即齐次化法，讨论该算法的收敛性及稳定性．数值实验表明，该算法具有收敛速度快。

关键词 稀疏矩阵 行处理 齐次化 矩阵算法 迭代

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基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法

14

作者 周文晖 林丽莉 顾伟康 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期917-920,共4页

针对立体匹配算法中求解能量函数全局最小问题,提出一种基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法.它采用两个具有相似结构的Hopfield神经网络协作求解匹配问题,两个网络的不同之处是匹配过程中所采用的基准图不同.然后根据左右一致性约... 针对立体匹配算法中求解能量函数全局最小问题,提出一种基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法.它采用两个具有相似结构的Hopfield神经网络协作求解匹配问题,两个网络的不同之处是匹配过程中所采用的基准图不同.然后根据左右一致性约束实现两个Hopfield网络之间的协作,从而避免落入局部最小.为加快收敛速度,该算法将视差图的最优搜索问题转换为二值神经网络的迭代收敛过程.利用局部匹配算法的结果预标记初始视差,以设定神经网络初始权重.并根据局部匹配算法中隐含的假定条件,提出了局部匹配算法视差结果的评估准则,以确定各像素的视差搜索范围,从而减少各次迭代过程中状态待确定的神经元个数.实验表明该方法在性能和收敛速度上都要优于传统的Boltzmann机方法. 展开更多

关键词 立体匹配 能量最小化 HOPFIELD网络 迭代算法

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混合稀疏迭代最近点配准 被引量：11

15

作者 刘跃生 陈新度 +2 位作者 吴磊 黄运保 李海艳 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2255-2267,共13页

为了避免离群值的影响,提出了混合稀疏迭代最近点(SM-ICP)方法,以实现点云精确配准。本文对稀疏表示、正则化求解和点云配准方法进行了研究。首先,利用混合正则项表示配准残差,构建混合稀疏配准函数。然后,结合交替乘子法(ADMM)构建了... 为了避免离群值的影响,提出了混合稀疏迭代最近点(SM-ICP)方法,以实现点云精确配准。本文对稀疏表示、正则化求解和点云配准方法进行了研究。首先,利用混合正则项表示配准残差,构建混合稀疏配准函数。然后,结合交替乘子法(ADMM)构建了所提出函数的双循环优化框架。其中,混合正则项的平衡权重θ可由Sigmoid函数求解;此外,还给出了ADMM优化框架内循环中对应损失函数的标量形式。最后,推导了该标量化损失函数在点云配准中的软阈值表达式。实验结果表明,所提出SM-ICP算法的配准精度优于所对比的算法。特别的,在重叠率约为50%的斯坦福兔子配准实验中,SM-ICP算法的截断配准误差为2.04×10^(-4),较Robust Trimmed-ICP(Tr-ICP)算法和ICP算法的配准误差减小了一个量级,且较稀疏ICP(S-ICP)算法减小了约三倍;在其它对象、场景类型的点云配准实验中,SM-ICP算法的配准精度同样较其它对比算法更优;在具有不同层级随机噪声点云的配准实验中,SM-ICP的截断配准误差为4.90×10^(-6)~1.33×10^(-4),同样较其它对比算法减小了一个量级或几倍;在发动机叶片配准实验中,本文方法成功实现了点云精确配准,而其它对比算法的配准结果中存在不同程度的点云错位情况。所提出的点云配准方法具有精确、鲁棒性和泛化性等优势。 展开更多

关键词 点云配准 迭代最近点算法 混合稀疏表示 正则化 交替乘子法

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基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒多道预测反褶积方法 被引量：5

16

作者 李钟晓 李振春 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期678-688,共11页

将一次波的L_1范数最小化约束引入多道预测反褶积,提出基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒多道预测反褶积方法。所提方法利用距离算子求解L_1范数最小化优化问题,在整个迭代过程中只需计算一次矩阵求逆,计算复杂度较低。首先介绍了多道... 将一次波的L_1范数最小化约束引入多道预测反褶积,提出基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒多道预测反褶积方法。所提方法利用距离算子求解L_1范数最小化优化问题,在整个迭代过程中只需计算一次矩阵求逆,计算复杂度较低。首先介绍了多道预测反褶积方法的数学模型,然后给出鲁棒多道预测反褶积的优化问题,并阐述了交替分裂Bregman迭代算法求解优化问题的步骤。相对于基于迭代重加权最小二乘法的鲁棒多道预测反褶积方法,文中方法在保持多次波压制效果的同时,能进一步提高计算效率;相对于基于最小二乘法的多道预测反褶积方法和基于交替分裂Bregman迭代算法的鲁棒单道预测反褶积方法,文中方法能有效地均衡一次波的保护和多次波的压制。另外,所提方法利用了多道预测反褶积方法的优势,比单道预测反褶积方法能更好地适应海底的起伏变化。模型数据和实际数据测试结果表明:当水层多次波具有周期性时,文中方法能在保护一次波的同时,有效地压制水层多次波,并具有较高的计算效率;当水层多次波的周期性假设得不到很好的满足时,很难对多次波的压制效果进行直观判断。 展开更多

关键词 预测反褶积 L1范数最小化约束 交替分裂 Bregman迭代算法 水层多次波 计算效率

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频率域航空电磁数据三维全变分正则化反演

17

作者 高煜 殷长春 +4 位作者 苏扬 刘云鹤 王路远 张博 任秀艳 《地球物理学报》 北大核心 2025年第8期2941-2951,共11页

航空电磁数据三维反演存在着严重的多解性问题,因此开发有效的正则化技术十分重要.常规的航空电磁三维反演采用L2范数进行正则化约束,但该方法难以对陡变的边界进行有效刻画.为解决这一问题,本文将迭代重加权最小二乘(IRLS)框架引入到... 航空电磁数据三维反演存在着严重的多解性问题,因此开发有效的正则化技术十分重要.常规的航空电磁三维反演采用L2范数进行正则化约束,但该方法难以对陡变的边界进行有效刻画.为解决这一问题,本文将迭代重加权最小二乘(IRLS)框架引入到频率域航空电磁三维反演中,并构造基于全变分(TV)正则化的目标函数,进而采用高斯-牛顿优化算法得到反演方程,利用共轭梯度法进行方程组求解.TV正则化方法源于图像恢复领域,作为一种非光滑约束,其在去噪过程中能有效保留图像边界信息.此外,相比传统的L1范数方法,TV正则化能更好地保持图像连续性,更符合地球物理电磁数据反演对模型结构特征的要求.本文分别对含噪声的合成数据和挪威Lofoten-Vesteralen地区的实测航空电磁数据进行反演测试,并与传统的L2、L1范数正则化反演结果进行对比.结果表明,本文TV正则化反演算法能有效提升异常体边界的分辨率,验证了其在精确刻画异常体形态与恢复物性参数方面的优势. 展开更多

关键词 频率域航空电磁 三维反演 迭代重加权最小二乘(IRLS)算法 全变分(TV)正则化

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一种深度学习的波束空间信道估计算法

18

作者 郑娟毅 张庆珏 +2 位作者 董嘉豪 郭梦月 杨溥江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期298-305,共8页

在时分双工(TDD)毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中,因为波束空间信道具有稀疏性,导致将低维测量数据重建为原始高维信道时会带来较高的复杂度。针对上行链路,在不考虑稀疏度的情况下,将传统优化算法和基于数据驱动的深度学习方法... 在时分双工(TDD)毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中,因为波束空间信道具有稀疏性,导致将低维测量数据重建为原始高维信道时会带来较高的复杂度。针对上行链路,在不考虑稀疏度的情况下,将传统优化算法和基于数据驱动的深度学习方法相结合,提出一种改进的基于深度学习的波束空间信道估计算法。从重建过程入手,通过交替建立梯度下降模块(GDM)和近端映射模块(PMM)来构建网络。首先根据SalehValenzuela信道模型进行理论公式推导并生成信道数据;其次构建一个由传统迭代收缩阈值算法(ISTA)的更新步骤所展开的多层网络,并将数据传输到该网络,每层对应于一次类似ISTA的迭代;最后对训练好的模型进行在线测试,恢复出待估计的信道。构建Py Torch环境,将该算法与正交匹配追踪(OMP)算法、近似消息传递(AMP)算法、可学习的近似消息传递(LAMP)算法、高斯混合LAMP(GM-LAMP)算法进行对比,结果表明:在估计精度方面,所提算法相对表现较好的深度学习算法LAMP、GM-LAMP分别提升约3.07和2.61 d B,较传统算法OMP、AMP分别提升约11.12和9.57 d B;在参数量方面,所提算法较LAMP、GM-LAMP分别减少约39%和69%。 展开更多

关键词 大规模多输入多输出系统 稀疏信道估计 压缩感知 深度学习 迭代收缩阈值算法 无线通信

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WNNM参数模型及迭代判断机制优化的遥感影像去噪 被引量：1

19

作者 胡鹏程 卢献健 +2 位作者 唐诗华 张炎 熊祖雄 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第5期140-148,共9页

针对加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法经验参数多、无法适应遥感影像复杂降噪环境问题,提出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化WNNM算法中的参数模型(非局部补丁搜索窗口、迭代步数、迭代变换参数)... 针对加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)算法经验参数多、无法适应遥感影像复杂降噪环境问题,提出利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化WNNM算法中的参数模型(非局部补丁搜索窗口、迭代步数、迭代变换参数)。首先,通过GA对WNNM参数模型中参数进行寻优;然后,在算法迭代计算中加入判断机制,当迭代为最优解之后跳出迭代循环;最后,利用优化后WNNM算法消除影像中高斯白噪声。通过灰度图像仿真实验和Landsat 8、GF-1遥感影像实验,以峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似度(structural similarity ratio,SSIM)作为评价指标,对该算法与其他算法处理结果进行对比分析。实验结果表明,在噪声密度不同的情况下,该算法的PSNR、SSIM均有所提升。总体上,该算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于其他经典去噪算法。 展开更多

关键词 高斯白噪声去噪 加权核范数最小化 遗传算法 参数模型 迭代

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非正交联合对角化盲源分离算法 被引量：16

20

作者 张华 冯大政 +1 位作者 聂卫科 徐先峰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期27-31,70,共6页

提出一种表征联合对角化近似程度的代价函数,给出优化该代价函数的非正交联合对角化算法.该代价函数对经典的最小二乘代价函数进行了改进,使原算法中关于混迭矩阵的四次函数转化为3组待定参数的二次函数.因此,可通过基于梯度下降法的迭... 提出一种表征联合对角化近似程度的代价函数,给出优化该代价函数的非正交联合对角化算法.该代价函数对经典的最小二乘代价函数进行了改进,使原算法中关于混迭矩阵的四次函数转化为3组待定参数的二次函数.因此,可通过基于梯度下降法的迭代算法交替估计3组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到混迭矩阵的估计,实现盲源分离.分析了算法的收敛性能,证明存在估计误差时,该算法依然全局渐进收敛.仿真结果表明,与经典的非正交联合对角化(ACDC)算法相比,该算法收敛所需计算时间仅为ACDC的一半,而全局拒噪水平改善了6 dB,可有效地解决瞬时盲源分离问题. 展开更多

关键词 盲源分离 非正交联合对角化 最小二乘方法 三迭代算法

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