用于压缩感知信号重建的NSL0算法

摘要：

SL0算法是一种基于近似 L0范数估计的凸规划迭代重建算法。与传统的重建算法相比，其估计精度高、计算量低；不需已知信号稀疏度，而且对噪声变化不是很敏感。但其迭代方向为负梯度方向，存在“锯齿效应”；迭代步长计算复杂。本文首先采用双曲正切函数来近似L0范数，然后结合修正牛顿法提出一种更快速高效的重建算法NSL0。实验结果表明，在相同的测试条件下，NSL0算法在收敛速度和信噪比方面都有了很大提高。

关键词：压缩感知、稀疏重建、SL0、修正牛顿法

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金No.61073079；中央高校基本科研业务费No.2009JBM022；教育部留学回国人员科研启动基金教外司留[2009]1341号

在线出版日期：2014-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：78-84