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GraHTP: A Provable Newton-like Algorithm for Sparse Phase Retrieval
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PRE
AI
DOI：10.1109/tsp.2026.3729607.png)
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摘要
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本文研究了稀疏相位恢复问题，该问题旨在从二次测量系统中恢复稀疏信号。在本工作中，我们提出了一种新颖的非凸算法，称为梯度硬阈值追踪（GraHTP），用于具有复数传感向量的稀疏相位恢复。GraHTP具有理论可证明性，并展现出高效率，在有限次迭代后实现二次收敛速率，同时保持低迭代计算复杂度。数值实验进一步证明了GraHTP相较于当前先进算法的优越性能。
Keyword:
Sparse phase retrieval
phaseless recovery
gradient hard thresholding pursuit
Gauss-Newton method
quadratic convergence
