ABSTRACT I detta dokument, ett ungefärligt meddelande passerar-baserat generaliserade sparse Bayesian learning (AMP-Gr-SBL) algoritm föreslås för att minska beräkning komplexiteten i Gr-SBL algoritm, samtidigt förbättra robustheten av GAMP algoritm mot mätningsmatrisen avvek från den oberoende och identiskt distribuerade Gaussian matris för den generaliserade linjära modellen (GLM). Enligt förväntan är den ursprungliga GLM-modulen iterativt frikopplad till två delmoduler: standardmodulen för linjär modell (SLM) och minimimodulen för genomsnittlig kvadratterror. För SLM-modulen tillämpar vi SBL-algoritmen, där förväntade steg ersätts av AMP-algoritmen för att avsevärt minska beräkningskomplexet. De numeriska resultaten visar hur effektiv den föreslagna AMP-Gr-SBL-algoritmen är. INDEX TERMS Sparse Bayesian learning, generalized linjär modell, extrinsic information, ungefärlig meddelande passerar, förväntan spridning.
Jiang Zhu et al.proposed en ungefärlig meddelande passerar-baserat generaliserade sparse Bayesian learning (AMP-Gr-SBL) algoritm för att minska beräkning komplexiteten i Gr-SBL algoritm REF.
An AMP-Based Low Complexity Generalized Sparse Bayesian Learning Algorithm
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}