块近端梯度双稀疏字典学习波束形成方法及系统

摘要

本发明提出了块近端梯度双稀疏字典学习波束形成方法及系统，包括：建立基于双稀疏字典学习的多重约束最优化数学模型；通过引入拉格朗日乘子，获得与上述模型等效的无约束的代价函数表示，并确定各参数数值；将无约束代价函数的最小化求解转化为稀疏编码、字典学习和信号源估计三个子问题分别求解，规定各变量迭代初值，基于估计的信号源形成波束。本发明模型中同时包含了稀疏表示系数和字典矩阵的l1,1范数项，在已知解析字典的稀疏域中有效提高了字典矩阵Dj的稀疏性；另一方面，l1,1范数相对于传统的l1,2范数具有更高的稀疏度，有效提高稀疏表示性能。