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华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第7期43卷 66-71页

作者：代林崔琛余剑梁浩电子工程学院通信对抗系安徽合肥230037

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——lorentzian-ISL0(基于lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型... 详细信息

针对现有重构算法及其改进算法在压缩感知雷达(CSR)参数估计中存在的稳健性不强、适用性不广等问题,提出了一种适用于冲击噪声背景的鲁棒性算法——lorentzian-ISL0(基于lorentzian范数的改进光滑l0范数).建立CSR参数估计的稀疏线性模型,并基于lorentzian范数和高斯函数稀疏正则化,构造冲击噪声下稳健的优化目标函数;修正优化目标函数的牛顿方向,并沿修正方向对估计值进行更新,直至收敛.仿真实验结果表明:与已有算法相比,本文方法计算复杂度更小,支撑集重构更精确,信号重构精度更高.

关键词：压缩感知雷达冲击噪声对称α稳定分布 lorentzian范数改进的光滑l0范数

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基于lorentzian范数的图像超分辨率重建

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电子技术（上海） 2010年第11期37卷 1-3页

作者：解大鹏王培康中国科学技术大学信息与科学技术学院

本文在MAP随机正则化技术估计框架下,提出了一种基于lorentzian范数估计和自适应核回归正则项的最小化代价函数。此算法对不同假设类型的噪声模型不敏感,鲁棒性较好。实验结果证明了本文方法不仅能有效提高图像清晰度,且与其它方法相比... 详细信息

本文在MAP随机正则化技术估计框架下,提出了一种基于lorentzian范数估计和自适应核回归正则项的最小化代价函数。此算法对不同假设类型的噪声模型不敏感,鲁棒性较好。实验结果证明了本文方法不仅能有效提高图像清晰度,且与其它方法相比,去噪能力更强,边缘保持较好。

关键词：超分辨率重建 lorentzian范数正则化项自适应核回归鲁棒性

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基于贝叶斯压缩感知的CSR稳健参数估计方法

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系统工程与电子技术 2015年第11期37卷 2480-2486页

作者：代林崔琛余剑梁浩电子工程学院通信对抗系安徽合肥230037

针对"完全扰动"情况下压缩感知雷达(compressed sensing radar,CSR)观测矢量和感知矩阵严重失配,进而引起参数估计性能急剧下降的问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing,BCS)的稳健参数估计方法。首先构造"完... 详细信息

针对"完全扰动"情况下压缩感知雷达(compressed sensing radar,CSR)观测矢量和感知矩阵严重失配,进而引起参数估计性能急剧下降的问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing,BCS)的稳健参数估计方法。首先构造"完全扰动"情况下CSR参数估计的稀疏线性模型,并从稀疏矢量的最大后验概率(maximum a posteriori,MAP)出发,推导了完全扰动矩阵服从柯西分布时的优化目标函数;随后通过稀疏矢量和尺度参数的交替迭代,求得稀疏矢量的最优解。与现有重构算法及其改进算法相比,该方法能够有效改善CSR系统应对失配误差的稳健性,提高目标成功检测的概率和参数估计的精度。计算机仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。

关键词：压缩感知雷达完全扰动柯西分布 lorentzian范数交替迭代

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冲击噪声下基于混合LL_2-L_1优化求解的CSR参数估计

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现代雷达 2015年第6期37卷 26-31页

作者：代林崔琛余剑梁浩电子工程学院401教研室合肥230037

针对冲击噪声环境下压缩感知雷达参数估计性能急剧下降的问题,提出一种新的鲁棒性参数估计方法。首先,根据压缩感知雷达参数估计的稀疏线性模型,基于lorentzian范数和L1范数稀疏正则化构造冲击噪声背景下稀疏重构的混合LL2-L1范数优化模... 详细信息

针对冲击噪声环境下压缩感知雷达参数估计性能急剧下降的问题,提出一种新的鲁棒性参数估计方法。首先,根据压缩感知雷达参数估计的稀疏线性模型,基于lorentzian范数和L1范数稀疏正则化构造冲击噪声背景下稀疏重构的混合LL2-L1范数优化模型;然后,利用迭代加权最小二乘法和阈值收缩函数推导上述模型优化求解的一步迭代公式;最后,从理论上对文中算法的收敛性进行证明,并给出算法计算复杂度的定量分析。计算机仿真实验表明,文中算法在冲击噪声下支撑集的重构更精确、重构信号的精度更高、重构的计算量更小。

关键词：压缩感知雷达冲击噪声 lorentzian范数优化求解

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基于双正则项的图像超分辨率重建算法

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电子测量技术 2011年第2期34卷 42-44页

作者：解大鹏王培康中国科学技术大学信息与科学技术学院合肥230027

图像超分辨率重建是一种病态反问题。在最大后验概率(MAP)随机正则化技术估计框架下,采用lorentzian范数构造数据保真项,同时为了更好的保持重建图像边缘,现以图像灰度连续性为先验信息,提出了一种基于双正则项的目标方程。实验证明了... 详细信息

图像超分辨率重建是一种病态反问题。在最大后验概率(MAP)随机正则化技术估计框架下,采用lorentzian范数构造数据保真项,同时为了更好的保持重建图像边缘,现以图像灰度连续性为先验信息,提出了一种基于双正则项的目标方程。实验证明了此方法比采用L1范数和L2范数能更好地抑制噪声和保持边缘,且该算法对不同假设类型的噪声模型不敏感,鲁棒性较好。重建图像的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)均有一定的提高。

关键词：超分辨率 lorentzian范数梯度连续双正则项

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