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研究压缩感知的重构算法，分析了平滑l0（smoothed l0，SL0）的理论基础．SLO算法通过利用平滑的高斯函数去逼近l0范数，将重构中的l0范数最小化问题转化为求解光滑函数最小值的最优化问题．针对算法中最速下降法存在“锯齿现象”和收敛速度慢等缺点，引入数值最优化理论中的混合优化算法，提出了一种基于混合优化的SL0重构算法（HOSL0）．该算法结合了最速下降法和修正牛顿法的优点，提高了算法的重构精度和速度．仿真实验表明，HOSL0算法与同类算法相比性能有明显提高，同时在重构速度上比BP算法快了2个数量