增广Lagrange函数优化算法在稀疏信号重构问题中的应用

• 作者: 刘海林 杨俊杰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏信号重构 lp优化模型 FOCUSS算法 增广Lagrange函数优化算法
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 193-196
• 分类号: TP18
• 字数: 4283字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.09.044

摘要

针对稀疏信号恢复的lp优化模型(0＜p≤1),提出了一种可行稳健的增广Lagrange函数优化算法.该算法通过构造精确罚函数的方法,设置有限的增广因子参数,有效地避免了类似于传统FOCUSS迭代算法中出现的计算病态性问题,从而极大提高了信号恢复的精确度.为解决大规模的信号重构问题,还引入了共轭梯度法,以促进算法加速收敛.最后,仿真结果表明,改进型的增广Lagrange函数优化算法较大程度提升了稀疏信号重构的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海林	广东工业大学应用数学学院	47	243	9.0	11.0
2	杨俊杰	广东工业大学应用数学学院	4	10	1.0	3.0