【摘 要】
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利用最稀疏表示重构原始信号是压缩感知理论的核心,而基于几何影射约束的最小l1范数凸优化算法是其实现的主要方法。目前,解决最小lp(p≤1)范数问题的关键是迭代重加权最小二
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利用最稀疏表示重构原始信号是压缩感知理论的核心,而基于几何影射约束的最小l1范数凸优化算法是其实现的主要方法。目前,解决最小lp(p≤1)范数问题的关键是迭代重加权最小二乘算法(IRLS-p,0<p≤1),但其收敛和实时性较差。为此,文中从最小化矩阵秩的角度出发对一类扩展迭代重加权最小二乘算法(EIRLS-p)进行性能实现分析,用以改进IRLS-p算法的连续迭代收敛性及其实时性能。验证结果表明,EIRLS-0和sEIRLS-0算法性能优于奇异值门限(SVT)算法。同时,在没有先验知识的情况下,sEIRLS-0算法性能也优于迭代硬阈值(IHT)算法。
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