A linearly convergent self-adaptive gradient projection algorithm for sparse signal reconstruction in compressive sensing

For sparse signal reconstruction (SSR) problem in compressive sensing (CS), by the splitting technique, we first transform it into a continuously differentiable convex optimization problem, and then a new self-adaptive gradient projection algorithm is proposed to solve the SSR problem, which has fas...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	AIMS mathematics Jg. 8; H. 6; S. 14726 - 14746
Hauptverfasser:	Wang, Hengdi, Du, Jiakang, Su, Honglei, Sun, Hongchun
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	AIMS Press 01.01.2023
Schlagworte:	global convergence global r-linear convergence rate self-adaptive gradient projection algorithm ssr problem
ISSN:	2473-6988, 2473-6988
Online-Zugang:	Volltext
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