仅相位测量下的稀疏支撑恢复
信息论
2011-06-21 v2 math.IT
数值分析
摘要
稀疏支撑恢复(SSR)是压缩感知(CS)的重要组成部分。当前大多数SSR方法都基于全信息测量。但在实践中，测量的幅度部分可能被严重破坏。被破坏的测量值与当前的SSR算法不匹配，导致严重的性能退化。本文考虑了仅利用相位信息的SSR问题。在所提方法中，估计稀疏信号的l1范数最小化强制了稀疏分布，同时引入了关于重建稀疏信号的未破坏随机测量幅度的非零约束。由于该约束仅需要测量的相位分量，因此可以避免由幅度分量破坏导致的性能恶化。仿真表明，当测量值的幅度分量受到污染时，所提的仅相位SSR在支撑重建精度方面具有优越性。
引用
@article{arxiv.1005.1801,
title = {Sparse Support Recovery with Phase-Only Measurements},
author = {Yipeng Liu and Qun Wan and Fei Wen and Jia Xu and Yingning Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1005.1801},
year = {2011}
}
备注
15 pages, 3 figures; accepted by International Journal of the Physical Sciences