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增广Lagrange函数优化算法在稀疏信号重构问题中的应用
被引量:
4
1
作者
杨俊杰
刘海林
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第9期193-196,共4页
针对稀疏信号恢复的lp优化模型(0<p≤1),提出了一种可行稳健的增广Lagrange函数优化算法。该算法通过构造精确罚函数的方法,设置有限的增广因子参数,有效地避免了类似于传统FOCUSS迭代算法中出现的计算病态性问题,从而极大提高了信...
针对稀疏信号恢复的lp优化模型(0<p≤1),提出了一种可行稳健的增广Lagrange函数优化算法。该算法通过构造精确罚函数的方法,设置有限的增广因子参数,有效地避免了类似于传统FOCUSS迭代算法中出现的计算病态性问题,从而极大提高了信号恢复的精确度。为解决大规模的信号重构问题,还引入了共轭梯度法,以促进算法加速收敛。最后,仿真结果表明,改进型的增广Lagrange函数优化算法较大程度提升了稀疏信号重构的能力。
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关键词
稀疏信号重构
lp优化模型
FOCUSS算法
增广Lagrange函数
优化
算法
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职称材料
题名
增广Lagrange函数优化算法在稀疏信号重构问题中的应用
被引量:
4
1
作者
杨俊杰
刘海林
机构
广东工业大学应用数学学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第9期193-196,共4页
基金
国家自然科学基金(60974077)
广东省自然科学基金(10251009001000002)资助
文摘
针对稀疏信号恢复的lp优化模型(0<p≤1),提出了一种可行稳健的增广Lagrange函数优化算法。该算法通过构造精确罚函数的方法,设置有限的增广因子参数,有效地避免了类似于传统FOCUSS迭代算法中出现的计算病态性问题,从而极大提高了信号恢复的精确度。为解决大规模的信号重构问题,还引入了共轭梯度法,以促进算法加速收敛。最后,仿真结果表明,改进型的增广Lagrange函数优化算法较大程度提升了稀疏信号重构的能力。
关键词
稀疏信号重构
lp优化模型
FOCUSS算法
增广Lagrange函数
优化
算法
Keywords
Sparse signal reconstruction
lp
optimization model
FOCUSS
Augmented Lagrange optimization algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
增广Lagrange函数优化算法在稀疏信号重构问题中的应用
杨俊杰
刘海林
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011
4
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