A Low-Rank Approach to Off-the-Grid Sparse Deconvolution
Déconvolution parcimonieuse sans grille: une méthode de faible rang
Résumé
On s'intéresse à la résolution numérique du problème de déconvolution sans grille pour des mesures de Radon discrètes. Une approche courante consiste à introduire des relaxations semidéfinies positives (SDP) du problème variationnel associé, qui correspond ici à un problème de minimisation de variation totale. Cependant, pour des signaux de dimension supérieure à 1, les méthodes usuelles de points intérieurs sont peu efficaces pour résoudre le programme SDP correspondant, la taille de celui-ci étant de l'ordre de fc^{2d} où fc désigne la fréquence de coupure du filtre et d la dimension du signal. Nous introduisons en premier lieu une version pénalisée de la formulation SDP, dont les solutions sont de faible rang. Nous proposons ensuite un schéma numérique basé sur l'algorithme de Frank-Wolfe, capable d'exploiter efficacement d'une part cette propriété de faible rang, d'autre part l'aspect convolutif du problème; notre méthode atteint ainsi un coût de l'ordre de O(fc^d log fc) par itération. Nos simulations sont prometteuses, et montrent que l'algorithme converge en k étapes, k étant le nombre de Diracs dans la solution.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...