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基于正交匹配追踪的群稀疏表示的扰动分析。 (英语) Zbl 1473.94017号

摘要:本文利用正交投影矩阵和块Schur补,将研究扩展到一个完整的摄动模型。基于块受限等距性(BRIP),我们通过块正交匹配追踪(BOMP)算法建立了恢复块稀疏信号支持度的充分条件。在块稀疏信号的非零元素最小值的一些约束条件下,证明了在(ell_2)和(ell_2/ell_{infty})有界总噪声的情况下,如果(mathcal{A})满足(K+1)阶BRIP,则块稀疏信号可以通过BOMP算法精确恢复支持带有\[\delta_{K+1}<\frac{1}{\sqrt{K+1}此外,我们还表明,这是使用BOMP算法准确恢复任何块稀疏信号的一个尖锐条件。此外,我们还给出了恢复的块解析信号与原始块解析信号之间的误差重建上界。在无噪声和扰动的情况下,我们还证明了BOMP算法在块稀疏信号和\[\delta_{K+1}<\frac{2+\sqrt{2}}{2(1+\epsilon_{\mathcal{A}}^{(K+1)})^2}-1.\]最后,在数值研究中比较了扰动OMP和扰动BOMP算法的实际性能。我们还用完全扰动BOMP算法进行了一些数值实验来验证主要定理。

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94甲12 信号理论(表征、重建、滤波等)
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参考文献:

[1] W.U.Bajwa、M.F.Duarte和R.Calderbank,随机块子字典的条件调节与块解析恢复和回归应用,IEEE Trans。通知。理论61(2015),第7期,4060-4079·兹比尔1359.94059
[2] R.G.Baraniuk,通过压缩采样的单像素成像,IEEE信号处理。马加兹。25(2008),第2期,第83-91页。
[3] Z.Ben-Haim和Y.C.Eldar,贪婪块解析估计技术在噪声测量中的近预言性能,IEEE J.选定主题信号处理。5(2011),第5期,1032-1047。
[4] T.Blumensath和M.Davies,压缩传感和源分离,独立分量分析和信号分离,计算机课堂讲稿。科学。4666,柏林施普林格(2007),341-348·Zbl 1173.94353号
[5] E.J.Candes,《压缩取样》,Marta Sanz Sole 17(2006),第2期,1433-1452·Zbl 1130.94013号
[6] E.J.Candes、J.Romberg和T.Tao,《鲁棒不确定性原理:从高度不完整的频率信息精确重建信号》,IEEE Trans。通知。理论52(2006),第2期,489-509·Zbl 1231.94017号
[7] J.Chen和X.Huo,多重测量向量稀疏表示的理论结果,IEEE Trans。信号处理。54(2006),第12期,4634-4643·Zbl 1375.94051号
[8] Y.C.Eldar、P.Kuppinger和H.Bölcskei,块解析信号:不确定性关系和有效恢复,IEEE Trans。信号处理。58(2010),第6期,3042-3054·Zbl 1392.94195号
[9] Y.C.Eldar和M.Mishali,子空间结构化联合信号的稳健恢复,IEEE Trans。通知。《理论55》(2009),第11期,5302-5316·Zbl 1367.94087号
[10] E.Elhamifar和R.Vidal,通过凸优化进行块解析恢复,IEEE Trans。信号处理。60(2012),第8期,4094-4107·Zbl 1393.94681号
[11] E.Elhamifar和R.Vidal,《稀疏子空间聚类:算法、理论和应用》,IEEE Trans。模式分析。机器智能。35(2013),第11期,2765-2781。
[12] A.C.Fannijiang、T.Strohmer和P.Yan,稀疏物体的压缩遥感,SIAM J.成像科学。3(2010),编号3955-618·Zbl 1201.45017号
[13] 冯北川,王建杰,王伟伟,用迭代加权最小二乘算法恢复稀疏信号的先验信息,逆病态问题。26(2017),第2期,171-184·Zbl 1388.49027号
[14] M.A.Herman和T.Strohmer,通过压缩传感的高分辨率雷达,IEEE Trans。信号处理。57(2009),第6期,2275-2284·兹比尔1391.94236
[15] M.A.Herman和T.Strohmer,《一般偏差:压缩传感中扰动的分析》,IEEE J.信号处理选刊。4(2010),第2期,342-349。
[16] T.Ince和A.Nacaroglu,关于非凸压缩传感中测量矩阵的扰动,信号处理。98(2014),第5期,143-149。
[17] 焦永庆,金斌,卢晓霞,基于l0(l2)罚函数的群稀疏恢复:理论与算法,IEEE Trans。信号处理。65(2016),第4期,998-1012·Zbl 1414.94280号
[18] J.Lei和S.Liu,基于广义目标泛函的压缩感知反演算法,应用。数学。模型。37(2013),第6期,4407-4429·Zbl 1307.94016号
[19] 刘春华,方彦,刘建军,关于通过正交匹配追踪精确恢复稀疏信号支持度的充分条件的一些新结果,IEEE Trans。信号处理。65(2017),第17期,4511-4524·Zbl 1414.94358号
[20] C.Y.Liu、J.J.Wang和W.W.Wang,带冗余字典的非凸块解析压缩感知,IET信号处理。11(2017),第2期,171-180。
[21] M.Lustig、D.L.Donoho和D.L.Pauly,《稀疏MRI:压缩传感在快速MR成像中的应用》,《磁共振医学》58(2007),第6期,1182-1195。
[22] Q.Mo,正交匹配追踪的一个严格限制等距常数界,预印本(2015),https://arxiv.org/abs/1501.01708。
[23] H.Nyquist,电报传输理论的某些主题,Amer。仪表电气。Eng.47(1928),第2期,617-644。
[24] F.Parvaresh、H.Vikalo和H.Misra,使用压缩DNA微阵列中的稀疏测量矩阵恢复稀疏信号,IEEE J.选定主题信号处理。2(2008),第3期,275-285。
[25] G.Swirszcz,N.Abe和A.C.Lozano,变量选择和预测的分组正交匹配追踪,高级神经信息。过程。系统。22 (2009), 1150-1158.
[26] R.Vidal和Y.Ma,《二维和三维运动分割和估计的统一代数方法》,J.Math。《成像视觉》25(2006),第3期,403-421·Zbl 1478.68411号
[27] J.Wang,噪声存在下正交匹配追踪支持恢复,IEEE Trans。信号处理。63(2015),第21期,5868-5877·兹比尔1394.94621
[28] J.Wang和B.Shim,关于使用正交匹配追踪的稀疏信号恢复极限,IEEE Trans。信号处理。60(2012),第9期,4973-4976·Zbl 1393.94719号
[29] J.J.Wang、J.Zhang和W.W.Wang,非凸块解析压缩感知的扰动分析,Commun。非线性科学。数字。模拟。29(2015),第1-3期,第416-426页·Zbl 1510.94066号
[30] J.Wen,Z.Zhou和Z.Liu,通过块正交匹配追踪稳定恢复块稀疏信号的Sharp充分条件,Appl。计算。哈蒙。分析。47(2019),编号3,948-974·Zbl 1422.94017号
[31] J.Wen,Z.Zhou,J.Wang,用正交匹配追踪精确恢复稀疏信号支持度的一个尖锐条件,IEEE信息理论国际研讨会,IEEE出版社,Piscataway(2016),2364-2368。
[32] 温J.Wen,朱X.和李D.Li,正交匹配追踪限制等距常数的改进界,电子。《信件》49(2014),第23期,1487-1489。
[33] 张春云,李玉堂,陈凤,关于块对角占优矩阵的Schur补,线性代数应用。414(2006),第2-3、533-546号·Zbl 1092.15023号
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