基于随机抖动的量化损坏感知

损坏感知关注从一批被未知结构化损坏与非结构化噪声污染的测量中恢复高维结构化信号的问题。在线性测量情形下，不同凸规划过程（如广义Lasso及其变体）的恢复性能已在文献中确立。然而，在数字信号处理的实际应用中，量化过程不可避免，常导致非线性测量。本文致力于研究量化测量下的损坏感知。具体地，我们证明在均匀抖动辅助下，当测量矩阵为亚高斯时，约束与无约束Lasso均能从量化样本中恢复信号与损坏。我们的理论结果揭示了量化分辨率在Lasso恢复性能中的作用。提供了数值实验以证实我们的理论结果。