文献

J-GLOBAL ID：201002241992823682   整理番号：10A0866555

帯域幅制約付システムに対する圧縮センシング

COMPRESSED SENSING FOR BANDWIDTH CONSTRAINED SYSTEMS

著者 (2件)： SHAMAIAH Manohar (Univ. Texas, TX) ,  VIKALO Haris (Univ. Texas, TX)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.4  ページ： 2650-2653  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： 分散センサネットワークにおいて信号推定にはKalmanフィルタリングを用いる場合が多い。分散センサネットワークにおけるセンサ・融合センタ間通信は一般的に帯域幅制限を受ける。従って,センサは量子化測定値のような部分的情報のみを送信する場合が多い。ここでは,量子化イノベーション(QI)付時変信号の圧縮センシング(CS)について考察した。最近,QI付システムに対するMMSE最適Kalman類似パーティクルフィルタ(KLPF)が提案されている。ここでは先ず,多重観察に対するKLPFアルゴリズムの複雑さの少ない順次実行について述べた。次に,このアルゴリズムをCSに対して適応化した。3つのアルゴリズム(SKLPF1,SKLPF2,SKLPF3)について述べ,その性能を完全イノベーションKalmanフィルタCS(FIKFCS)と比較した。シミュレーションの結果,SKLPF1,2はFIKFCSと同等の性能であることが判った。

シソーラス用語： *信号再生 ,  *Kalmanフィルタ ,  帯域幅 ,  センサネットワーク ,  *信号推定
準シソーラス用語： *パーティクルフィルタ ,  *圧縮センシング ,  *量子化イノベーション

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  ディジタルフィルタ  (NC04022Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 帯域幅 ,  制約 ,  圧縮センシング