针对观测和传感矩阵都存在噪声扰动的欠定线性系统的稀疏恢复问题,该文基于FOCUSS(FOCal Underdetermined System Solver)算法提出了一种改进算法——SD(Synchronous Descending)-FOCUSS。文中由MAP(最大后验)估计方法推导出系统模型的...针对观测和传感矩阵都存在噪声扰动的欠定线性系统的稀疏恢复问题,该文基于FOCUSS(FOCal Underdetermined System Solver)算法提出了一种改进算法——SD(Synchronous Descending)-FOCUSS。文中由MAP(最大后验)估计方法推导出系统模型的的目标函数,应用松弛迭代算法对其进行优化从而找到近似最优的稀疏解。SD-FOCUSS算法可应用于MMV(多观测向量)模型。可证明SD-FOCUSS是收敛算法;最后用仿真实验展示了与其他算法相比时,新算法在准确性、稳定性等方面的优越性。展开更多
文摘针对观测和传感矩阵都存在噪声扰动的欠定线性系统的稀疏恢复问题,该文基于FOCUSS(FOCal Underdetermined System Solver)算法提出了一种改进算法——SD(Synchronous Descending)-FOCUSS。文中由MAP(最大后验)估计方法推导出系统模型的的目标函数,应用松弛迭代算法对其进行优化从而找到近似最优的稀疏解。SD-FOCUSS算法可应用于MMV(多观测向量)模型。可证明SD-FOCUSS是收敛算法;最后用仿真实验展示了与其他算法相比时,新算法在准确性、稳定性等方面的优越性。
