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Vector approximate message passing algorithm for compressed sensing with structured matrix perturbation

机译：具有结构化矩阵摄动的压缩感知矢量近似消息传递算法

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In this paper, we consider a general form of noisy compressive sensing (CS) where the sensing matrix is not precisely known. Such cases exist when there are imperfections or unknown calibration parameters during the measurement process. Particularly, the sensing matrix may have some structure, which makes the perturbation follow a fixed pattern. Previous work has focused on extending the approximate message passing (AMP) and LASSO algorithm to deal with the independent and identically distributed (i.i.d.) perturbation. Based on the recent VAMP algorithm, we take the structured perturbation into account and propose the perturbation considered vector approximate message passing (PC-VAMP) algorithm. Numerical results demonstrate the effectiveness of PC-VAMP. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在本文中，我们考虑了噪声压缩感测（CS）的一种通用形式，其中感测矩阵未知。当在测量过程中存在缺陷或校准参数未知时，会出现这种情况。特别地，感测矩阵可以具有某种结构，这使得扰动遵循固定的模式。先前的工作集中在扩展近似消息传递（AMP）和LASSO算法，以处理独立且均匀分布的（i.i.d.）扰动。基于最新的VAMP算法，我们考虑了结构化扰动，并提出了考虑扰动的向量近似消息传递（PC-VAMP）算法。数值结果证明了PC-VAMP的有效性。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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