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Bisparse blind deconvolution through hierarchical sparse recovery
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OA
AI
DOI：10.1007/s10444-025-10271-7.png)
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摘要
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层次化稀疏性框架，特别是HiHTP算法（层次化硬阈值追踪算法），近年来已成功应用于许多相关的通信工程问题，尤其是在信号空间具有层次化结构的情况下。本文研究了HiHTP算法在解决双稀疏盲反卷积问题中的应用。这里的双稀疏盲反卷积设置包括从h & lowast;(Qb)的知识中恢复h和b，其中Q是某个线性算子，且假设b和h都是稀疏的。该方法基于将问题提升为一个线性问题，然后通过层次化稀疏性框架应用HiHTP算法。然后，对于随机矩阵Q的高斯抽取，理论表明，当μ大于或类似于s log(s)² log(μ) log(μn) + sσ log(n)时，具有高概率可以恢复s稀疏的h和σ稀疏的b。
Keyword:
Blind deconvolution
Sparsity
Restricted isometry property
AI总结
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期刊
A
IF:
2.1
论文数:
58
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0
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