【摘 要】
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针对射电干涉成像中产生的凸优化任务,提出了一种改进的射电干涉成像凸优化算法。基于ADMM算法高度可并行化的结构,依靠前后向迭代解的相关性,在每次迭代算法正向(梯度)步骤
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,中国科学院上海天文台
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571143,61561014);认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室基金(CRKL150112);广西云计算与大数据合作创新中心基金(YD1716)
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针对射电干涉成像中产生的凸优化任务,提出了一种改进的射电干涉成像凸优化算法。基于ADMM算法高度可并行化的结构,依靠前后向迭代解的相关性,在每次迭代算法正向(梯度)步骤中提出一种新的有效加权方案以提高每次重构的精确性。该设计对后向步骤复原结果引入二次加权更新。更新方程取决于前两个复原结果估计,而非是当前值。改进后的算法不仅可以保持与ADMM相同的并行实现结构和相同的计算负担,而且可以实现更好的噪声图像重建。实验仿真表明,改进的方法在信噪比和视觉质量均优于先进的成像方法。
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