基于Homotopy DCD算法的基于稀疏重构的加权非凸优化

提出了一种简单,高效,易于硬件实现的迭代加权算法,以提高基于压缩感知(CS)的稀疏重建的恢复性能。 与传统的l1范数和加权的l1范数优化相比,该算法专注于使用同伦和二分坐标下降(DCD)算法来解决加权非凸罚分最小化问题。 数值实验结果表明,所提出的新方法在信号重建质量方面优于传统方法。