分布式稀疏信号处理理论及算法研究

目前的稀疏信号处理主要局限于单向量、"点式"稀疏性约束，由于没有利用向量的局部稀疏特征和稀疏结构内在的关联信息，导致现有的稀疏处理方法在实际应用中仍存在较大限制和性能改进的余地。本项目围绕超完备子空间稀疏拟合、局部稀疏约束等分布式稀疏信号处理问题开展研究，包括：（1）引入分布式稀疏测度的概念，为改善稀疏信号处理性能提供新的优化空间；（2）突破以"向量"为原子的超完备字典的局限，发展基于超完备"子空间"拟合的分布式稀疏处理方法，提高稀疏信号处理的灵活性；（3）建立与噪声或干扰模型有关的半稀疏、局部稀疏等分布式稀疏模型，提出分布式稀疏约束下的非线性优化方法，有效的提高稀疏信号处理的稳健性。该项研究将促进稀疏信号处理与其它现代信号处理的结合，填补稀疏信号处理领域的研究空白，为拓展新的发展方向和应用领域打下理论基础。