作者：汪海兵; 董天宝; 竺小松压缩感知脉冲噪声软阈值迭代洛伦兹范数拟牛顿方法
摘要：观测值受脉冲噪声干扰情况下,传统的压缩感知算法基本失效,基于洛伦兹范数的硬阈值迭代（LIHT）算法是有效途径,但是硬阈值迭代过程会误判信号支撑集,随着脉冲数目增加,算法性能明显下降。针对这一问题,提出了一种基于洛伦兹范数的软阈值迭代（LIST）压缩感知重构算法。利用洛伦兹范数有效约束脉冲噪声,引入信号稀疏度度量函数,采用梯度下降法降低重构信号的稀疏度,实现软阈值迭代,并通过拟牛顿法求解该模型,加快算法收敛,运算量与其他算法是同一数量级,数值仿真表明,重构信噪比优于LIHT算法。
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