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J-GLOBAL ID：201402278977868793   整理番号：14A0090664

分散OMPによる分散ネットワークにおける協調スパース性パターン再生

COOPERATIVE SPARSITY PATTERN RECOVERY IN DISTRIBUTED NETWORKS VIA DISTRIBUTED-OMP

著者 (2件)： WIMALAJEEWA Thakshila (Syracuse Univ., NY) ,  VARSHNEY Pramod K. (Syracuse Univ., NY)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2013 Vol.8  ページ： 5288-5292  発行年： 2013年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシングの文献では,一般に単一測定ベクトルに注目してスパース性パターン再生問題を取り上げている。しかしセンサネットワークやコグニティブ無線ネットワークなどの分散ネットワークでは,複数ノードによる複数測定ベクトルからの再生を検討する必要がある。本論文は,分散ネットワークにおいて,複数の測定データからスパース信号のスパース性パターンを再生する問題を考察した。OMP(直交マッチング追跡)を利用するどん欲法アルゴリズムを開発し,スパース性の指標を反復識別し,一方で分散ノードの各反復で推定した指標をフュージョンした。提案した分散アルゴリズムでは,各ノードはスパース信号のスパース性指標よりも,少ない数のOMPの反復でスパース性パターンを推定する。さらにこの結果を拡張し,スパース信号が検出された場合だけスパース性パターン再生を実行する,検出と再生の同時実行アルゴリズムを開発した。シミュレーションにより提案手法の性能を例示した。

シソーラス用語： *センサネットワーク ,  *信号再生 ,  信号標本化 ,  信号 ,  性質 ,  計算機アルゴリズム ,  データ融合 ,  指標 ,  測定データ ,  計算機シミュレーション ,  信号検出 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： コグニティブ無線ネットワーク ,  スパース信号 ,  スパース性 ,  *圧縮センシング ,  協調センシング ,  評価指標 ,  *分散ネットワーク ,  貪欲法 ,  *パターン抽出

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分散ネットワーク ,  協調 ,  スパース性