共轭梯度法在大规模信号重构问题中的应用

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用于稀疏信号恢复的1?正则化基本方法在国内外引起了极大的关注,它被广泛应用于基追踪去噪、压缩感知及其它相关领域.但因为模型中正则项的非光滑性,在应用中却往往充满挑战.第一、利用Nesterov光滑技术,把1?正则化最小二乘问题转化为光滑无约束凸优化问题.然后提出了一个修正的HS共轭梯度算法用于解决大规模信号恢复问题.本文证明了算法的全局收敛性.数值试验表明提出的算法是有效性的,适合解决大规模稀疏信号恢复问题.第二、首先提出了一个用于压缩感知信号恢复的无约束鲁棒方法.即用SCAD惩罚函数代替1?正则化最小二乘问题的1?范数惩罚函数,因为SCAD的一个局部二次逼近是凸且可微的,所以目标函数的梯度和海瑟阵很容易计算.接下来本文提出了一个基于非单调线搜索技术的超记忆梯度算法.在每一步迭代,提出的方法充分利用前面多步迭代信息,避免目标函数海瑟阵的储存和计算,因此它适合解决大规模信号恢复问题,且算法能够稳定收敛.在某些假设下,证明了提出的算法的收敛性.数值试验说明了提出的算法的有效性.
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