具有非凸正则化的Hoomopy DCD快速准确的稀疏连续信号重构

compressed sensing; sparse continuous

近年来，已经从压缩感测（CS）理论的角度解决了有关稀疏连续信号恢复的各种应用，例如源定位，雷达成像，通信信道估计等。但是，在考虑任何实际使用时，有两个主要缺陷需要解决。第一个问题是由任意定位的未知数与预先指定的字典之间的基础不匹配导致的离网问题，这将使常规CS重建方法的性能大大下降。第二个重要问题是对低复杂度算法的迫切需求，尤其是在面对实时实现的需求时。在本文中，针对这两个问题，我们提出了三种快速，准确的稀疏重建算法，分别称为HR-DCD，Hlog-DCD和Hl（p）-DCD，它们基于同构，二分坐标下降（DCD））和网格优化技术相结合，实现了迭代和非凸正则化。实验结果证明了所提算法和相关分析的有效性。

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