冲击噪声下任意稀疏结构的MMV重构算法

发布时间：2018-09-05 14:34

【摘要】：针对现有多测量向量(multiple measurement vectors,MMV)模型稀疏重构算法在冲击噪声背景下存在的鲁棒性不强、适用性不广等问题,本文提出了一种冲击噪声下任意稀疏结构的MMV模型(ASS-MMV)稀疏重构算法。该算法利用Lorentzian范数和矩阵平滑零范数正则化构造稀疏优化目标函数,建立冲击噪声背景下ASS-MMV重构模型;结合固定步长公式和具有充分下降性质的共轭梯度算法,在统一参数框架下并行重构,以提高算法收敛速度和运行效率。仿真结果表明:本文算法能够在冲击噪声背景下高质量的重构任意稀疏结构的MMV信号,对噪声具有一定的鲁棒性,并且收敛速度较快、计算开销更小。
[Abstract]:Aiming at the problem that the existing sparse reconstruction algorithms of multi-measurement vector (multiple measurement vectors,MMV) model are not robust and suitable for impulse noise, a sparse reconstruction algorithm for MMV model (ASS-MMV) with arbitrary sparse structure under impulse noise is proposed in this paper. The algorithm uses Lorentzian norm and matrix smooth zero norm regularization to construct sparse optimization objective function, establishes ASS-MMV reconstruction model under impulse noise background, combines fixed step size formula and conjugate gradient algorithm with sufficient descent property. In order to improve the convergence speed and efficiency of the algorithm, parallel reconstruction is carried out under the unified parameter framework. The simulation results show that the proposed algorithm can reconstruct the MMV signals of any sparse structure with high quality under the background of impulse noise. It is robust to the noise, and the convergence speed is faster and the computational overhead is less.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;武汉船舶通信研究所;
【基金】：船舶工业国防科技预研基金项目(11J3.4.2)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2224576