改进的基于梯度投影的Gram观测矩阵优化算法

• 作者: 刘杰平 方杰 杨朝煜 韦岗
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 观测矩阵 QR分解 Gram矩阵 优化算法
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.160813

摘要

针对压缩感知中观测矩阵优化问题，在分析观测矩阵列向量间的独立性、观测矩阵与稀疏基间的相关性对重构信号质量影响的基础上，采用QR分解增强观测矩阵列向量的独立性，将QR分解与基于梯度投影的Gram观测矩阵优化算法相结合，提出了改进的基于梯度投影的Gram矩阵优化算法。该算法采用等角紧框架逼近Welch界，减小观测矩阵和稀疏基的相关性；采用梯度投影方法求解观测矩阵；再对观测矩阵进行QR分解，增大观测矩阵列向量之间的独立性。仿真实验表明：与基于梯度投影的G ram矩阵优化算法比较，本算法提高了重构信号的质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦岗	华南理工大学电子与信息学院	253	2309	24.0	37.0
2	刘杰平	华南理工大学电子与信息学院	21	73	5.0	7.0
3	方杰	华南理工大学电子与信息学院	3	9	1.0	3.0
4	杨朝煜	华南理工大学电子与信息学院	2	9	2.0	2.0