An adaptive loop gain selection for CLEAN deconvolution algorithm
An adaptive loop gain selection for CLEAN deconvolution algorithm
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CLEAN反卷积算法的自适应环路增益选择
DOI：
10.1088/1674-4527/19/6/79
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发表时间：
2019-06
影响因子：
1.8
通讯作者：
Wu Zhong Zu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Li;Xu Long;Zhang Ming;Wu Zhong Zu
无线电干涉测量显著提高了观测图像的分辨率，最终结果也严重依赖于数据恢复。Cotton-Schwab CLEAN（CS-Clean）反卷积方法是一种广泛应用于射电合成成像领域的重建算法。然而，该算法的参数调整一直是一项艰巨的任务。在这里，通过考虑数据的一些内部特征来提高其性能。从数学角度出发，引入基于峰值信噪比（PSNR）的方法对最速下降法在恢复过程中的步长进行优化。我们还发现，在新算法的环路增益曲线是一个很好的指标参数调整。实验结果表明，该算法能有效地解决较大固定环路增益下的振荡问题，并提供更鲁棒的恢复。
Radio interferometry significantly improves the resolution of observed images, and the final result also relies heavily on data recovery. The Cotton-Schwab CLEAN (CS-Clean) deconvolution approach is a widely used reconstruction algorithm in the field of radio synthesis imaging. However, parameter tuning for this algorithm has always been a difficult task. Here, its performance is improved by considering some internal characteristics of the data. From a mathematical point of view, a peak signal-to-noise-based (PSNR-based) method was introduced to optimize the step length of the steepest descent method in the recovery process. We also found that the loop gain curve in the new algorithmis a good indicator of parameter tuning. Tests show that the new algorithm can effectively solve the problem of oscillation for a large fixed loop gain and provides a more robust recovery.
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影响因子：
56.9
作者：
R. M. Emberson
通讯作者：
R. M. Emberson
DOI：
10.1007/978-3-319-44431-4
发表时间：
2017-01-01
期刊：
INTERFEROMETRY AND SYNTHESIS IN RADIO ASTRONOMY, 3RD EDITION
影响因子：
--
作者：
Thompson, A. R.;Moran, J. M.;Swenson, G. W.
通讯作者：
Swenson, G. W.
DOI：
10.1002/9783527617845
发表时间：
2016
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
6.5
作者：
L. Zhang;L. Zhang;S. Bhatnagar;U. Rau;M. Zhang
通讯作者：
L. Zhang;L. Zhang;S. Bhatnagar;U. Rau;M. Zhang
影响因子：
1.9
作者：
Luyuan Zhang;Mingwang Zhang;Xujia Liu
通讯作者：
Luyuan Zhang;Mingwang Zhang;Xujia Liu