【摘 要】
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SL0算法是一种基于近似L0范数的压缩感知信号重建算法,它采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解,具有匹配度高、重建时间短、计算量低、不需要信号的稀疏度这个先验条
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究重大项目(11KJA510002);南京邮电大学“宽带无线通信与传感网技术”教育部重点实验室开放研究基金(ZD035001NYKL01);留学人员科技活动项目(NJ210002)
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SL0算法是一种基于近似L0范数的压缩感知信号重建算法,它采用最速下降法和梯度投影原理,逐步逼近最优解,具有匹配度高、重建时间短、计算量低、不需要信号的稀疏度这个先验条件等优点。但是,它的迭代方向为负梯度方向,存在＂锯齿效应＂,并且SL0算法及其改进算法（NSL0）中的连续函数＂陡峭性＂不大,使近似L0范数的估计不精确、收敛速度慢。本文采用＂陡峭性＂大的近似双曲正切函数,结合修正牛顿法和阻尼牛顿法,提出一种更快速高效的信号重建算法（ANSL0）。数值计算结果表明,在相同的条件下,相比SL0和NSL0算法,
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