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基于自适应次梯度投影算法的压缩感知信号重构

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kyonizuka

【摘 要】

：

本文提出一种利用自适应次梯度投影算法（Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM）进行压缩感知（Compressed Sensing,CS）信号重构的方案。ASPM算法首先根据CS重构模型建立包

【作 者】

：

梁瑞宇 邹采荣 王青云 张学武 

【机 构】

：

东南大学信息科学与工程学院,河海大学计算机及信息工程学院

【出 处】

：

信号处理

【发表日期】

：

2010年12期

【关键词】

：

次梯度投影 压缩感知 稀疏重构 subgradient projection  compressed sensing  sparse reconstructio 

【基金项目】

：

国家自然基金（No.60472058,No.60975017）, 江苏省自然科学基金（No.BK2008291）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助（No：2009B32614）

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本文提出一种利用自适应次梯度投影算法（Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM）进行压缩感知（Compressed Sensing,CS）信号重构的方案。ASPM算法首先根据CS重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用并行次梯度投影的思想将对该凸集的投影转化为对多个闭合半平面的投影,最后将更新后的干扰抑制滤波器系数矢量投影到限定集合上。同时为了获得快速收敛性,本文设计了在迭代的不同阶段自适应地调节该膨胀系数的机制。理论分析和仿真结果表明,本算

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