基于迭代加权l1正则化的分布式联合稀疏优化

• 作者: 吴迪 彭华 葛临东
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 联合稀疏优化 迭代加权 分布式算法 一致优化 多测量向量
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 通信工程与技术
• 页码范围: 299-305
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 6412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2014.03.008

摘要

多测量向量模型中的联合稀疏信号重构是压缩感知理论中的重要研究内容.针对分布式网络中的联合稀疏优化问题,给出了一种基于迭代加权l1正则化的分布式联合稀疏优化算法.该算法采用迭代加权l1正则化算法提高稀疏信号的重构质量,然后将与联合支撑相关的加权向量作为一致性约束,采用交替方向乘子法求解一致优化问题来更新加权向量.该分布式联合稀疏优化算法通过每个节点的稀疏优化以及单跳邻居节点间的信息交换达到集中式优化的性能,避免了数据集中带来的网络通信负担.仿真结果表明,给出的分布式联合稀疏优化算法具有良好的重构性能和较快的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭华		80	254	9.0	13.0
2	葛临东		91	725	15.0	21.0
3	吴迪		12	32	4.0	5.0