(燕山大学理学院 河北秦皇岛 066004) (niedd@ysu.edu.cn)
出版日期: 2018-05-01基金资助:燕山大学基础研究专项课题(理工A类)(15LGA016)A Sparse Signal Reconstruction Algorithm Based on Approximate l\-0 Norm
Nie Dongdong,Gong Yaoling(College of Science, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004)
Online: 2018-05-01摘要/Abstract
摘要： 信号重构算法是压缩感知的关键.基于近似l\-0范数的信号重构选取一个连续函数近似估计l\-0范数，从而将l\-0范数最小化问题转化为平滑函数的优化问题.该算法的关键在于选择合适的平滑函数和优化算法.为了提高压缩感知中稀疏信号恢复的精度，在之前工作的基础上，提出用一个简单的分式函数的和来近似估计l\-0范数.然后通过牛顿迭代算法求解该函数的无约束优化问题的稀疏解，整合了似零范数算法快速收敛和牛顿迭代法精度高的优点.这样就可以在较少的时间内平滑且有效地近似l\-0范数的最小化问题.仿真实验测试了所提算法在不同的压缩比、稀疏度及噪声水平情况下的性能，并与现有的同类算法进行了比较.结果表明：所提算法比现有的同类算法性能更好，重建信号的精度有了较大的提升，这有效地提高了在同等条件下压缩感知信号的恢复质量.
参考文献
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