【摘 要】
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对于实际的噪声水声信道,传统的基于压缩感知理论的平滑L0算法(SL0)的重构性能明显下降。因此,首先采用逼近L0范数更好的目标函数,提出了一种改进算法(MAReSL0),自适应生成可
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(11504176,61601230),江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20141004)
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对于实际的噪声水声信道,传统的基于压缩感知理论的平滑L0算法(SL0)的重构性能明显下降。因此,首先采用逼近L0范数更好的目标函数,提出了一种改进算法(MAReSL0),自适应生成可靠的正则化因子,平衡迭代过程中基于目标函数中解的稀疏度和残差的误差;然后,为保证迭代准确收敛到最优点,采用Neste-rov梯度加速法(NAG)在内循环迭代后的值作为牛顿法的初始值进行混合优化重构算法。数值仿真表明:该改进算法相较于其他经典算法,噪声鲁棒性更好,有效提高了信道状态信息的重构性能。
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