基于SL0范数的改进稀疏信号重构算法

• 作者: 冯俊杰 张弓 文方青
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏信号重构算法 平滑l0范数 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 178-183
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2016.01.019

摘要

平滑范数(Smoothed l0,SL0)压缩感知重构算法通过引入平滑函数序列将求解最小l0范数问题转化为平滑函数优化问题,可以有效地用于稀疏信号重构.针对平滑函数的选取和算法稳健性问题,提出一种新的平滑函数序列近似范数,结合梯度投影法优化求解,并进一步提出采用奇异值分解(Sin-gular value decomposition,SVD)方法改进算法的稳健性,实现稀疏度信号的精确重构.仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法相比OMP算法、SL0算法以及L1-magic算法在重构精度、峰值信噪比方面都有较大改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张弓	南京航空航天大学电子信息工程学院	95	625	14.0	18.0
2	冯俊杰	南京航空航天大学电子信息工程学院	36	30	3.0	4.0
6	文方青	南京航空航天大学电子信息工程学院	4	21	2.0	4.0