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    基于ADM的加權(quán)正則化的塊稀疏優(yōu)化算法

    2016-10-29 10:35:38劉娟
    科教導(dǎo)刊·電子版 2016年24期
    關(guān)鍵詞:壓縮感知

    劉娟

    摘 要 壓縮感知理論(CS)是利用信號稀疏性的一種新的信號采樣方法,而稀疏優(yōu)化是該理論的研究熱點之一。本文提出了有效的基于加權(quán)正則化的塊稀疏優(yōu)化算法。盡管加權(quán)正則化改善了塊稀疏問題,但是由于結(jié)構(gòu)和可能的分塊不則則性,所以該正則化問題會比傳統(tǒng)的正則化問題更難解決。本文基于變量分裂和交替方向(ADM),將兩種算法分別對應(yīng)于加權(quán)正則化的原規(guī)劃問題和對偶規(guī)劃問題,數(shù)值實驗結(jié)果表明,本文提出的ADM算法在隨機問題中具有良好的效率及穩(wěn)健性。

    關(guān)鍵詞 壓縮感知 塊稀疏 加權(quán)正則化 交替方向法

    中圖分類號:TN911.7 文獻標識碼:A

    近十年來,現(xiàn)代信號處理領(lǐng)域出現(xiàn)一個熱門的研究方向,即壓縮感知理論(Compressive Sensing(CS)),此概念由Candes和Donoho等人于2004年首次提出,是一種尋找欠定線性系統(tǒng)的稀疏解的技術(shù)。實際上,許多稀疏解都是已知的某些塊稀疏結(jié)構(gòu)。此稀疏解已有了一個自然分塊,而這個塊可能由全是零或者全非零的元素塊成。編碼塊稀疏結(jié)構(gòu)可以減少稀疏解中的自由度。從而較大程度地提升了對稀疏信號的恢復(fù)重建能力。

    本文主要研究欠定線性測量中稀疏解的重建問題。近年來,對于塊稀疏重建問題,一個較好的解決方法是運用加權(quán)正則化。假設(shè)x∈Rn是未知的塊稀疏解,{xgi∈∶i=1,…,s}是x的分塊,其中g(shù)i {1,2,…,n}是對應(yīng)于第i塊的一個指標集,表示指標集gi的矢量。下面定范數(shù)為||x||∶||x||2 (1)

    范數(shù)正則化有助于塊稀疏信號重建,但同時也會引起凸優(yōu)化問題。然而,由于非平滑和混合范數(shù)結(jié)構(gòu),范數(shù)正則化的問題很難解決。目前已有的算法譜有:投影梯度法(SPGLI),加速梯度法(SLEP),塊坐標下降算法和SpaRSA。

    本文基于變量分裂和交替方向法(ADM)提出了一個解決范數(shù)正則化問題的新方法。本文運用了ADM方法解決了范數(shù)正則化中的原則劃問題和對偶規(guī)劃問題,并得到所有子問題的閉合形式解。數(shù)值結(jié)果表明,本文所提出的算法快速、穩(wěn)健。

    1數(shù)據(jù)模型和問題描述

    3結(jié)語

    本文提出了有效的交替方向法來解決基于一正則化的塊稀疏優(yōu)化問題。如果每次迭代時可正確地簡化凸二次函數(shù)。那么現(xiàn)有的理論可以保證這些ADM算法的收斂。當測量矩陣A是一個行是標準正交的部分變換矩陣.那么主要的計算量就只是每次迭代中的兩個矩陣矢量乘法。此外,這樣一個矩陣A可以被視為一個無明確存儲的線性算子。這對于大則模計算是特別可取的。對于一般的矩陣A。求解一個線性系統(tǒng)也是必須的。計算結(jié)果可以證明了ADM算法對于塊稀疏解的重建的有效性。ADM算法的實現(xiàn)表明了此方法比SPGLl算法有著明顯的速度優(yōu)勢。此外。至少在隨機問題上ADM算法比SPGLl算法更易得到精確解。

    參考文獻

    [1] 韓寧,劉勇進,劉梅嬌.一類閉凸錐上投影算子的計算[J].沈陽航空航天大學(xué)學(xué)報,2013,30(5):88-91.

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