本文基于凸规划方法，从独立随机线性测量中恢复结构信号，为采样复杂度提供类似于标准高斯测量的界限，并发掘该方法的实际应用，包括一项关于痕范数最小化的相位恢复分析。

May, 2014

本文研究了受损传感问题，提出了一种凸编程方法，分析了交换信号和损坏之间的关系，得出了从结构化损坏中恢复信号的条件，并进行了模拟，结果表明理论恢复界限与实践中观察到的尖锐相移之间存在密切的一致性。

May, 2013

本文提出了一种基于稀疏模型和锥约束的迭代算法，以实现盲卷积问题中的性能保证。在这个先验的基础上，该算法在接近最优样本复杂度的情况下实现了盲卷积问题的拟合精度。

Nov, 2015

提出一种在竞争性情况下能够保证精确复原的非凸算法，它具有计算效率更高的额外优势，可应用于无线通信中的物联网。

Mar, 2017

本文提出了解决在信号处理、机器学习、统计学等领域中经常出现的各种凸锥问题的通用框架，包括决定问题的锥形公式，确定其对偶，应用平滑，使用一阶最优方法解决，以及一些新技术贡献，如新的连续方案、控制步长的新方法等，并通过数值实验表明该框架具有稳定和计算高效的特点，并发行了一套软件。

Sep, 2010

本文介绍了稀疏信号恢复的两种算法方法：几何和组合。我们提出了一种统一这两种方法的新方法，通过高质量不平衡扩展器的邻接矩阵来推广受限等距性质的概念，并展示了新的测量矩阵构造和算法，比先前的算法在测量数量或噪声容忍度上具有更好的表现。

Apr, 2008

利用结构稀疏性假设将稀疏非负线性组合与组合间的稀疏性拓展到字典组合元素的分组上，采用 Hoyer 惩罚与缩放梯度投影算法解决了字典高度相干限制带来的问题，解决了 DOAS 分析和高光谱混合问题。

Jan, 2013

该论文介绍了一种基于图形模型置信传播的新的迭代阈值算法，通过简单无成本的修改，使其系统可以获得与相应凸优化过程相当的稀疏性 - 欠采样权衡，并且该系统没有之前算法的限制，并证明了它的理论计算。

Jul, 2009

本文通过对一类复合变分问题运用凸优化中的对偶理论，提出了一种前向 - 后向分裂算法，并将其应用于信号恢复问题中，取得了较好的效果。该算法同时产生了一系列逐渐收敛的对偶解和原始解。它扩展了现有的基于对偶理论的信号恢复方法，并适用于问题范围的扩大。

Jul, 2009

本文针对 $m<<n$ 的欠定情况，在优化变量上施加先前的结构信息，将恢复问题形式化为非凸优化问题，并证明了在任何不变约束集下，投影梯度下降收敛于未知信号的线性速率，这为此数据贫瘠的场景提供了第一个可证实的算法，为理解约束非凸优化启发了强有力的工具，其数学结果为数据驱动的相位成像系统开辟了一种新的方向。

Feb, 2017