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相位提升将具有非线性约束的相位检索问题转化为半正定规划问题,是一种研究相位检索的新方法.通过精确地分离振幅和相位变量,结合相位提升方法,相位检索问题成为一个类似于最大割半正定规划问题——相位割.随着问题尺寸的增大,相位割问题的计算量快速增大,为此,文中提出利用适合解决最大割问题的PURE-RBR-M算法来求解相位割.模拟实验结果表明:PURE-RBR-M算法可以成功实现相位检索,且对有噪声的测量是鲁棒的;与内点算法和贪婪算法相比,PURE-RBR-M算法运算速度快,可快速地实现信号的重构.