Abstract-Vi anser att problemet med att återvinna tvådimensionella (2-D) block-sparse signaler med okända kluster mönster. Tvådimensionella block-sparse mönster uppstår naturligt i många praktiska tillämpningar såsom förgrundsdetektering och omvänd syntetisk bländarradartomografi. För att utnyttja blockparsstrukturen introducerar vi en 2-D mönsterkopplad hierarkisk Gaussian tidigare modell för att karakterisera det statistiska mönstret beroenden bland angränsande koefficienter. Till skillnad från den konventionella hierarkiska Gaussian tidigare modell där varje koefficient är associerad oberoende med en unik hyperparameter, den mönsterkopplade tidigare för varje koefficient inte bara involverar sin egen hyperparameter, men också dess omedelbara angränsande hyperparameter. Således gleshet mönster av angränsande koefficienter är relaterade till varandra och den hierarkiska modellen har potential att uppmuntra 2-D strukturerade-sparse lösningar. En förväntan-maximisering (EM) strategi används för att erhålla den maximala en bakre (MAP) uppskattning av hyperparametrarna, tillsammans med den bakre fördelningen av den glesa signalen. Dessutom är den generaliserade approximativa meddelande passerar (GAMP) algoritm inbäddad i EM-ramverket för att effektivt beräkna en approximation av den bakre fördelningen av dolda variabler, vilket resulterar i en betydande minskning av beräknings komplexitet. Numeriska resultat ges för att illustrera den föreslagna algoritmens effektivitet. Index Terms-Pattern-kopplade sparse Bayesian lärande, block-sparse struktur, förväntan-maximization (EM), generaliserade ungefärliga meddelande passerar (GAMP).
Denna mönsterkopplade hierarkiska Gaussian tidigare modell införde en mjuk kopplingsmekanism bland angränsande koefficienter genom sina delade hyperparametrar REF.
Two-Dimensional Pattern-Coupled Sparse Bayesian Learning via Generalized Approximate Message Passing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}