ABSTRACT Exakt signalåterhämtning från ett underbestämt system av linjär ekvation (USLE) är ett ämne av stort intresse, såsom komprimerad avkänning (CS), återvinning av lågvärdig matris, blind källkod separation, och relaterade fält. För att förbättra noggrannheten i signalåterhämtningen från en USLE i CS utvecklar vi en ny algoritm som kallas sammansatt trigonometrisk funktion null-space omviktad ungefärlig 0 -norm (CTNRAL0). Den föreslagna algoritmen distribuerar sammansatt trigonometrisk funktion som en icke konvex påföljd för gleshet som kan bättre approximation 0 - norm och kan ge mer exakt lösning. För att lösa nonconvex minimization formulering effektivt, antar vi en gradvis nonconvexity metod. Dessutom tillämpas nullrymdsmätningsmatrisen i CTNRAL0-algoritmen, vilket minskar matrisens dimension. Den föreslagna algoritmen har jämförts med den utjämnade 0-normen och noll-rymden omvägd ungefärlig 0-normalgoritm via numeriska simuleringar för att visa dess förbättrade prestanda i bullermiljön, medan beräkningskostnaden som krävs är jämförbar. Jämfört med de interna LP-lösarna och iterativt omvägd minst kvadratalgoritm kan den föreslagna algoritmberäkningskostnaden dessutom minska med 1 eller 2 storleksordningar. INDEX TERMS Komposit trigonometrisk funktion, iterativt omviktad metod, mätmatrisens nollrymd, kvasi-Newton-algoritm, jämna approximationer av icke-smooth-funktioner, okonstruerad konvex optimering.
Till exempel antar REF minimering trigonometriska funktioner som ett medel för en bättre approximering av l 0 norm.
A New Approach for Sparse Signal Recovery in Compressed Sensing Based on Minimizing Composite Trigonometric Function
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}