信号处理应用中 Majorization-Minimization 算法的 Min-Max 框架：综述

本专著介绍 Majorization-Minimization 算法的 Min-Max 框架（MM4MM）的理论背景与广泛导引，该框架是一种通过将最小化问题重构为极小极大问题、再采用 Majorization-Minimization 求解的算法方法论。专著阐述了将最小化问题重构为极小极大问题的数学基础。在涵盖前置知识（含凸与非凸函数重构的多个示例）后，本作为利用 MM4MM 开发算法以求解信号处理各领域非凸优化问题提供指南。作为特例，讨论了利用 Majorization-Minimization 技术求解信号处理应用中遇到的极小极大问题、以及利用拉格朗日构造的极小极大问题。最后，展示了 MM4MM 在相位恢复、源定位、独立向量分析、波束成形与无线传感器网络最优传感器布局等十个信号处理应用中的详细示例。设计的 MM4MM 算法无超参数，并继承 Majorization-Minimization 技术的单调性等优势。