通过重加权原子范数最小化实现超分辨率
信息论
2014-10-17 v1 math.IT
摘要
Candès 和 Fernandes-Granda 近期发展的超分辨率理论旨在仅从粗尺度信息中恢复稀疏频谱的精细细节。随后，该理论被扩展至包含压缩采样和/或多测量向量的情形。然而，现有的原子范数（或全变差范数）技术仅在频率充分分离时才能成功，从而阻碍了众所周知的高分辨率实现。本文提出了一种重加权原子范数最小化 (RAM) 方法，该方法通过一种合理的重加权策略迭代执行原子范数最小化 (ANM)，以增强稀疏性和分辨率。解析推导与数值模拟均表明，所提方法在波达方向 (DOA) 估计应用中实现了高分辨率。
引用
@article{arxiv.1410.4319,
title = {Achieving High Resolution for Super-resolution via Reweighted Atomic Norm Minimization},
author = {Zai Yang and Lihua Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.4319},
year = {2014}
}
备注
5 pages, 3 figures, submitted to ICASSP 2015, Brisbane, Australia, April 2015