基于BFGS拟牛顿法的观测矩阵优化算法

发布时间：2022-12-10 12:11

　　观测矩阵构造是压缩感知研究中的一个重要内容,针对利用拟牛顿法优化得到的观测矩阵与稀疏基之间的相关性不够低导致信号的重构性能较差的问题,提出一种基于BFGS拟牛顿法的观测矩阵优化算法。算法首先利用BFGS方法求得近似Hessian矩阵对优化搜索方向进行修正,然后利用Wolf搜索准则确定优化搜索步长,最后通过迭代过程使观测矩阵逐步逼近最优。仿真实验结果表明,所提算法优化得到的观测矩阵与稀疏基具有更低的相关性,在信号的重构实验中可以得到更高的成功重构概率。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 引言
2 压缩感知理论
3 观测矩阵的拟牛顿法优化
    3.1 观测矩阵性能评价标准
    3.2 BFGS拟牛顿法
    3.3 算法步骤
4 仿真实验结果与分析
    4.1 互相关系数对比
    4.2 成功重构概率对比
    4.3 时间开销对比
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种用于压缩感知理论的投影矩阵优化算法[J]. 吴光文,张爱军,王昌明.  电子与信息学报. 2015(07)
[2]一种基于拟牛顿法的CS投影矩阵优化算法[J]. 郑红,李振,黄盈.  电子学报. 2014(10)
[3]压缩感知回顾与展望[J]. 焦李成,杨淑媛,刘芳,侯彪.  电子学报. 2011(07)
[4]几种修正拟牛顿法的比较[J]. 黄海,林穗华.  广西民族师范学院学报. 2011(03)
[5]压缩感知理论及其研究进展[J]. 石光明,刘丹华,高大化,刘哲,林杰,王良君.  电子学报. 2009(05)

硕士论文
[1]一族扩展的拟牛顿法及其全局收敛性[D]. 刘伟.西北大学 2009



本文编号：3716726