压缩感知中的概率约束优化模型及其D.C.近似

摘要

带有噪声的压缩感知信号重建模型可表示为l_1-范数问题.为了满足使用少量观测值重构出高精度的图像,在设置观测矩阵时需要满足受限等距性(RIP)和非相干性,然而判断一个矩阵的RIP是非常困难的.针对观测矩阵的不确定性,将该模型转化为具有概率约束的随机优化模型,即在约束条件以很大的概率被满足的情况下,求解最小l_1-范数问题.构建了概率约束函数的一个D.C.近似函数,讨论了函数的性质,建立了相应的D.C.近似问题,证明了D.C.近似问题与概率约束优化问题的等价性.