-
题名基于非凸复合函数的稀疏信号恢复算法
被引量：5
- 1
-
-
作者
周洁容
李海洋
凌军
陈浩
彭济根
-
机构
广州大学数学与信息科学学院
广州大学机器生命与智能研究中心
-
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1782-1793,共12页
-
基金
国家自然科学基金(11771347,12031003)资助。
-
文摘
基于泛函深度作用的思想,通过将两种非凸稀疏泛函进行复合,构造了一种新的稀疏信号重构模型,实现了对0范数的深度逼近.综合运用MM(Majorize minimization)技术、外点罚函数法和共轭梯度法,提出一种求解该模型的算法,称为NCCS(Non-convex composite sparse)算法.为降低重构信号陷入局部极值的可能性,提出在算法的每步迭代中以BP(Basis pursuit)模型的解作为初始迭代值.为验证所建模型和所提算法的有效性,进行了多项数值实验.实验结果表明,相较于SL_(0)(Smoothed)算法、IRLS(Iterative reweighed least squares)算法、SCSA(Successive concave sparsity approximation)算法以及BP算法等经典算法,提出的算法在重构误差、信噪比、归一化均方差、支撑集恢复成功率等方面都有更优的表现.
-
关键词
压缩感知
稀疏信号重构
MM
技术
外点罚函数法
共轭梯度法
-
Keywords
Compressed sensing(CS)
sparse signal reconstruction
MM(Majorize minimization)technology
exterior penalty function method
conjugate gradient method
-
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
-
