基于改进的近似l0范数的稀疏信号重构算法

摘要

稀疏信号重构算法是压缩感知的关键。基于近似l0范数的稀疏信号重构可以通过选取一个光滑函数近似l0范数,从而将l0范数最小化问题转化为光滑函数的优化问题。为了提高压缩感知中稀疏信号重构的精度,本文提出了一种基于改进的近似l0范数的稀疏信号重构算法。该算法首先利用一种改进的光滑函数来近似l0范数;其次利用外点罚函数法和共轭梯度法求解基于该光滑函数的优化问题的稀疏解;最后进行了多项实验来验证所提出算法的有效性。实验结果表明:相比于光滑l0算法、基追踪算法和非凸复合稀疏基算法,本文所提算法在重构误差、信噪比和恢复成功率等方面更具优越性。