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摘要
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。
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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。
