压缩感知测量矩阵优化混合方法

发布时间：2019-05-09 14:31

【摘要】：针对压缩感知中测量矩阵的优化问题,提出一种基于混沌因子和动量项的梯度下降法.在测量矩阵优化过程中,梯度下降法具有收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点.为此,基于混沌运动的随机性和遍历性,在步长变化中引入混沌因子,避免因初始步长选择不当导致算法的不稳定且实现步长的自适应变化;同时利用动量项,避免算法陷入局部最小值,提高算法的收敛速度,优化测量矩阵性能,降低测量矩阵与稀疏矩阵互相关性.仿真结果表明,该方法收敛速度快,互相关系数的分布更加集中在零附近,且重构图像的峰值信噪比大大提高.
[Abstract]:In order to optimize the measurement matrix in compressed sensing, a gradient descent method based on chaos factor and momentum term is proposed. In the process of measuring matrix optimization, the gradient descent method has the disadvantage of slow convergence and easy to fall into the local minimum. Therefore, based on the randomness and ergodicity of chaotic motion, chaos factor is introduced into the step size change to avoid the instability of the algorithm and the adaptive change of the step size due to the improper selection of the initial step size. At the same time, the momentum term is used to avoid the algorithm falling into the local minimum, to improve the convergence speed of the algorithm, to optimize the performance of the measurement matrix, and to reduce the correlation between the measurement matrix and the sparse matrix. The simulation results show that the convergence speed of the method is fast, the distribution of cross-correlation coefficient is more concentrated near zero, and the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the reconstructed image is greatly improved.
【作者单位】： 南京航空航天大学电子信息工程学院;南京航空航天大学航天学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61301211)~~
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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