下行RIS-NOMA系统交替优化波束形成方法

为了最大化可重构智能反射面(RIS)辅助多输入单输出非正交多址(NOMA)通信系统中的加权和速率,提出了一种分式规划和连续凸逼近结合交替优化主被动波束形成的方法。首先,利用分式规划将加权和速率问题转化成分式问题并解耦信号和噪声功率;然后,分别利用拉格朗日乘子法和连续凸逼近交替优化主被动波束形成,从而将非凸最大化加权和速率问题分解成多个凸优化问题迭代求解;最后,获得主动波束形成的最优解和被动波束形成的次优解。仿真结果表明,所提方法有效地解决了RIS-NOMA通信系统中的波束形成问题,并且用户能够获得理想的速率提升。

高光谱混合像元分解的稀疏优化算法

提出一种参数自适应估计的高光谱混合像元分解算法。为混合像元分解问题建立新的约束优化模型,该模型的目标函数由L2误差项和Lp正则项构成。利用交替优化方法将模型分解为若干子问题,采用邻近算子方法求解这些子问题。在交替迭代的求解过程中,根据每次迭代的结果自适应地选择模型参数。从理论角度分析了算法的收敛性,并通过实验验证了所提算法的有效性。实验结果还表明,与经典的高光谱混合像元分解算法相比,所建立的模型及提出的求解算法可获得更佳的混合像元分解效果。

结合小波紧框架与低秩的医学图像恢复算法

小波紧框架具有高度的重构稳定性,在医学图像恢复研究中取得很好的重建效果。本文结合小波紧框架和低秩限制,提出了基于小波和数据驱动紧框架的低秩医学图像恢复算法,并使用交替最优化方法求解新算法。数值实验表明本文模型在纹理细节恢复方面具有更好的效果。