【摘 要】
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为解决极小化l1-l1范数难以求解的问题,采用一种带有"重启动"规则的快速交替方向乘子法FADMM（Fast Alternating Direction Method of Multipliers）对该模型求解。通过引入辅助
【基金项目】
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辽宁省博士启动基金项目(20170520075);辽宁省社科规划基金项目(L17BGL004);辽宁省教育厅辽宁省高等学校基本科研项目(LJ2017QL031)
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为解决极小化l1-l1范数难以求解的问题,采用一种带有"重启动"规则的快速交替方向乘子法FADMM（Fast Alternating Direction Method of Multipliers）对该模型求解。通过引入辅助变量,将l1-l1模型分裂为两个易于求解的子问题,采用线性化技巧使每个子问题都存在解析解,交替更新原始及对偶变量,并在迭代过程中执行变量的二次更新,同时引入重启动策略以保证算法的全局收敛性。FADMM在求解过程中无需将l1-l1模型转化为等价的基追踪BP（Basis Pursuit）问题且不要求感知矩阵行正交。仿真结果验证了该方法的可行性与有效性。
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