卷积近似消息传递
信息论
2020-04-22 v1 math.IT
摘要
本文提出一种用于压缩感知中信号恢复的新消息传递算法。所提算法解决了近似消息传递（AMP）与正交/向量 AMP 的缺点，并实现了它们的优点。AMP 仅在有限类的感知矩阵下收敛，但其复杂度低。正交/向量 AMP 需要高复杂度的矩阵求逆，但适用于广泛类的感知矩阵。所提算法的关键特征是通过所有前序迭代中消息的卷积实现所谓的 Onsager 校正，而传统消息传递算法的校正项仅依赖于最新迭代的消息。因此，该算法被称为卷积 AMP（CAMP）。以 AMP 收敛性无法保证的病态感知矩阵为例进行仿真。数值仿真表明，CAMP 能改善 AMP 的收敛性质，并以与 AMP 相当的低成本实现可与正交/向量 AMP 媲美的高性能。
引用
@article{arxiv.2002.08632,
title = {Convolutional Approximate Message-Passing},
author = {Keigo Takeuchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.08632},
year = {2020}
}
备注
The paper was accepted for publication on IEEE Signal Process. Lett