CAPRL：基于提升的压缩仿射相位恢复信号重建
最优化与控制
2018-09-24 v2
摘要
本文考虑 [B. Gao, Q. Sun, Y. Wang and Z. Xu, Adv. in Appl. Math., 93(2018), 121-141] 中提出的压缩/稀疏仿射相位恢复。通过提升技术，以及用于秩的凸松弛的启发式核范数与用于稀疏性的 范数凸松弛，我们建立了凸模型，称之为基于提升的压缩仿射相位恢复（CAPRL）。为计算这些模型，我们发展了面向多分离算子的惯性近端 ADMM，并给出了其收敛性分析。我们通过所提算法的数值实验表明，稀疏信号可通过 CAPRL 精确且稳定地恢复。我们还列出了所提算法的一些其他应用。
引用
@article{arxiv.1809.03700,
title = {CAPRL: Signal Recovery from Compressive Affine Phase Retrieval via Lifting},
author = {Wengu Chen and Peng Li and Qiyu Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.03700},
year = {2018}
}
备注
This manuscript also needs extensively modifyied