摘要：针对测量值受噪声污染的稀疏重构问题,本文提出了稳健近似l0范数最小化算法.该算法首先利用反正切函数近似l0范数,然后建立基于近似l0范数的含噪稀疏重构模型,最后通过拟牛顿法求解该模型,并分析了算法的收敛性.数值仿真表明,本文提出的算法重构稀疏向量时需要较少的测量值,且具有较高的计算精度.

关键词：压缩感知 稀疏重构 基追踪 平滑l0范数 

单位：国防科学技术大学电子科学与工程学院; 湖南长沙410073; 二炮士官学校; 山东青州262500