用于块稀疏信号恢复的深度展开网络的理论线性收敛性
信号处理
2021-11-19 v1
摘要
本文考虑从压缩测量集中恢复高维块稀疏信号，其中待恢复信号的非零系数集中于少量块中。采用深度展开思想，我们探索块稀疏结构并提出名为 Ada-BlockLISTA 的块稀疏重建网络，该网络对每个块执行梯度下降，随后进行块级收缩。此外，我们证明了所提网络的线性收敛速率，这也从理论上保证了基于底层块结构在潜在更高稀疏度水平下的精确恢复。数值结果表明，与忽略信号模型中额外块结构的现有算法相比，Ada-BlockLISTA 具有更优的信号恢复性能。
引用
@article{arxiv.2111.09801,
title = {Theoretical Linear Convergence of Deep Unfolding Network for Block-Sparse Signal Recovery},
author = {Rong Fu and Vincent Monardo and Tianyao Huang and Yimin Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.09801},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 7 figures, 35 conferences