[发明专利]即插即用的大规模高效鲁棒相位恢复方法与系统

权利要求书

1.一种即插即用的大规模高效鲁棒相位恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据预设测量值模型构造优化目标函数，其中，所述目标函数为：其中，f(x)为数据保真项，g(x)为先验约束项，λ为权重系数，用于控制先验约束项所占权重；

通过预设的广义交替投影优化方法对所述目标函数进行模块化分解，得到数据保真项和先验约束项优化子任务；以及

获取待求解变量初始值，并引入数据保真项算子和先验约束项算子，迭代交替式地分别对待求解变量进行优化更新，且在迭代收敛后输出具有幅值和相位的复数域目标变量，得到相位恢复结果，其中，通过相位恢复求解器求解所述数据保真项，通过预设的去噪器优化所述先验约束项。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设的广义交替投影优化方法对所述目标函数进行模块化分解，包括：

引入辅助变量v，将求解优化函数模块化为交替投影问题：

引入非线性约束条件y＝|Ax|²以适配相位恢复问题，其中，y为无相幅值测量值，A为测量矩阵，x为待恢复信号，x和v的更新相互独立并分别对应于所述数据保真项和先验约束项优化子任务。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述引入数据保真项算子和先验约束项算子，迭代交替式地分别对待求解变量进行优化更新，包括：

固定所述先验约束项优化子任务更新所述待恢复信号x，其中，x的更新为基于v在非线性约束条件y＝|Ax|²下的欧几里得投影：x^k+1＝v^(k)+PR(y-|Av|²)，PR为相位恢复求解器，k为迭代次数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述引入数据保真项算子和先验约束项算子，迭代交替式地分别对待求解变量进行优化更新，还包括：更新优化时固定所述数据保真项更新所述辅助变量v：v^k+1＝DE(x^k+1)，其中，DE为去噪器。

5.一种即插即用的大规模高效鲁棒相位恢复系统，其特征在于，包括：

构造模块，用于根据预设测量值模型构造优化目标函数，所述目标函数为：其中，f(x)为数据保真项，g(x)为先验约束项；

分解模块，用于通过预设的广义交替投影优化方法对所述目标函数进行模块化分解，得到数据保真项和先验约束项优化子任务；以及

恢复模块，用于获取待求解变量初始值，并引入数据保真项算子和先验约束项算子，迭代交替式地分别对待求解变量进行优化更新，且在迭代收敛后输出具有幅值和相位的复数域目标变量，得到相位恢复结果，其中，通过相位恢复求解器求解所述数据保真项，通过预设的去噪器优化所述先验约束项。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述分解模块进一步用于引入辅助变量v，将求解优化函数模块化为交替投影问题：

引入非线性约束条件y＝|Ax|²以适配相位恢复问题，其中，y为无相幅值测量值，A为测量矩阵，x为待恢复信号，x和v的更新相互独立并分别对应于所述数据保真项和先验约束项优化子任务。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述恢复模块进一步用于固定所述先验约束项优化子任务更新所述待恢复信号x，其中，x的更新为基于v在非线性约束条件y＝|Ax|²下的欧几里得投影：x^k+1＝v^(k)+PR(y-|Av|²)，PR为相位恢复求解器。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述恢复模块进一步用于更新优化时固定所述数据保真项更新所述辅助变量v：v^k+1＝DE(x^k+1)，其中，DE为去噪器。