使用 Huber 准则进行复值信号的多通道稀疏恢复
信息论
2015-04-17 v1 math.IT
统计计算
机器学习
摘要
在本文中，我们将 Huber 准则推广到复值测量的多通道稀疏恢复问题，其目标是从给定的多个测量向量中找到联合稀疏未知信号向量的良好恢复，这些测量向量是同一组已知基向量的不同线性组合。这需要仔细刻画鲁棒的复值损失函数以及用于多变量稀疏回归问题的 Huber 准则函数。我们设计了一种基于同步归一化迭代硬阈值 (SNIHT) 算法的贪婪算法。与传统的 SNIHT 方法不同，我们的算法（称为 HUB-SNIHT）在重尾非高斯噪声条件下具有鲁棒性，而在高斯噪声下与 SNIHT 相比性能损失可忽略不计。该方法在传感器阵列的源定位应用中的有效性得到了说明。
引用
@article{arxiv.1504.04184,
title = {Multichannel sparse recovery of complex-valued signals using Huber's criterion},
author = {Esa Ollila},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.04184},
year = {2015}
}
备注
To appear in CoSeRa'15 (Pisa, Italy, June 16-19, 2015). arXiv admin note: text overlap with arXiv:1502.02441