一种压缩感知中的改进的正则化牛顿算法  被引量:1

An Improved Regularized Newton Algorithm for Compressive Sensing

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作  者:吴晓欢[1] 刘智威[1] 朱卫平[1] 

机构地区:[1]南京邮电大学信号处理与传输研究院,江苏南京210003

出  处:《南京邮电大学学报(自然科学版)》2013年第3期114-117,共4页Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications:Natural Science Edition

基  金:国家自然科学基金(60972041);江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXZZ11_0397)资助项目

摘  要:提出了一种新的压缩感知重构算法——正则化牛顿算法。该算法结合了牛顿法重建效果好和正则化正交匹配追踪(Regularized Orthogonal Matching Pursuit,ROMP)收敛速度快的优点。并且在此基础上,针对原有的正则化过程进行了改进。Matlab仿真结果表明,文中提出的算法在重构精度上要高于正交匹配追踪(Orthogonal MatchingPursuit,OMP)和正则化正交匹配追踪(ROMP),而在迭代次数和重构时间上要低于牛顿法和正交匹配追踪(OMP)。A new regularized newton algorithm called regularized Newton algorithm is proposed.This algorithm is a combination of the reconstruction effect of Newton algorithm and the fast convergence rate of the regularized orthogonal matching pursuit(ROMP),the algorithm can improve the regularized process.Simulation results shows that,the proposed algorithm is better than orthogonal matching pursuit(OMP) and ROMP in recovery accuracy and in the iteration number and reconstruction time.

关 键 词:压缩感知 牛顿法 正则化 匹配追踪 

分 类 号:TN912.3[电子电信—通信与信息系统]

 

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