文献

J-GLOBAL ID：201702250600520515   整理番号：17A0414919

二成分センシングを用いた低品位Toeplitz共分散行列のための主要部分空間推定【Powered by NICT】

Principal subspace estimation for low-rank Toeplitz covariance matrices with binary sensing

著者 (2件)： Fu Haoyu (Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University, Columbus, Ohio 43210) ,  Chi Yuejie (Department of Electrical and Computer Engineering, The Ohio State University, Columbus, Ohio 43210)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ACSSC  ページ： 1344-1348  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,通信コストを最小化する資源制約をもつ分散センシングシステム,センサは単一ビットを伝送融合センターへのみがデータの主要部分空間を推定する問題を考察した。特に,データ共分散行列は,低位のToeplitz正半定値(PSD)マトリックス,コグニティブ無線におけるアレイ信号処理とパワースペクトル推定のような応用で発生するとしてモデル化した。提案アルゴリズムでは,ランダムに選択したGaussベクトルの対への各センサで見られたデータのエネルギー予測を比較することに基づく注意深く計画された1ビット測定を用いた凸正則化に基づいている。ランク1症例における部分空間推定の精度のための有限サンプル性能保証を提供し,1ビット測定の一定割合を無作為にフリップしたた。数値実験は低品位場合にうまく作動し続けているを示し,到来方向推定における少ないビットから近くに位置するモードを分離することができ,Toeplitz構造を考慮しない既存のアプローチより優れていた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： パワースペクトル ,  凸形 ,  *到来方向推定 ,  モデリング ,  正則化 ,  ベクトル
準シソーラス用語： 数値実験 ,  性能保証 ,  アレイ信号処理 ,  コグニティブ無線 ,  分散センシング ,  資源制約 ,  通信コスト ,  *部分空間 ,  *共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二成分 ,  センシング ,  品位 ,  共分散行列 ,  部分空間 ,  推定