基于全变分先验的自适应与自调谐 SBL 用于块稀疏信号恢复
信号处理
2025-03-13 v1
摘要
本文研究了多个测量向量（MMV）设置中估计具有未知分组划分的块稀疏信号的问题。我们通过在对稀疏信号的超参数空间施加自适应全变分（TV）惩罚，提出了一个贝叶斯框架。主要贡献有两方面。1）我们将 TV 惩罚扩展到最近邻之外，从而能够更好地捕捉信号结构。2）提供了一个动态框架来学习正则化惩罚参数。该框架基于试探性块中条目之间的统计依赖性，从而无需精细调参。通过与最先进基准的广泛计算机仿真，所提方法的优越性能得到了实证验证。所提方案同时展现出优异的性能和针对稀疏度模型失配的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2503.09290,
title = {Adaptive and Self-Tuning SBL with Total Variation Priors for Block-Sparse Signal Recovery},
author = {Hamza Djelouat and Reijo Leinonen and Mikko J. Sillanpää and Bhaskar D. Rao and Markku Juntti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.09290},
year = {2025}
}