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J-GLOBAL ID：201602229216860929   整理番号：16A0725127

インパルス干渉に対する圧縮センシングを実現するためのロバストな確率的勾配ベースの適応フィルタリングアルゴリズム【Powered by NICT】

Robust stochastic gradient-based adaptive filtering algorithms to realize compressive sensing against impulsive interferences

著者 (4件)： Ye Chen (Department of Electronics and Information Systems, Akita Prefectural University, Yurihonjo 015-0055, Japan) ,  Gui Guan (College of Communication and Information Engineering, NUPT, Nanjing 210023, China) ,  Matsushita Shinya (Department of Electronics and Information Systems, Akita Prefectural University, Yurihonjo 015-0055, Japan) ,  Xu Li (Department of Electronics and Information Systems, Akita Prefectural University, Yurihonjo 015-0055, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCDC  ページ： 1946-1951  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： 圧縮センシング(CS)は,多くの応用におけるスパース信号再構成(SSR)問題を解くための効果的なアプローチの一つとしてかなりの注目を集めている。確率勾配に基づく適応フィルタリングアルゴリズムは,様々な雑音環境下でCSを実現するロバストに行うことができることが最近明らかにされている。特に,正方形次誤差基準に基づく適応フィルタリングアルゴリズム,例えばl0ノルム最小平均二乗アルゴリズム(l0LMS)とl0ノルム指数関数的忘却窓LMSアルゴリズム(l0EFWLMS)はGauss雑音の下でのCS問題を解決するために提案されている。しかし,いくつかの実際的な応用では,インパルス干渉の存在を考慮しなければならない,上記アルゴリズムは不安定になる可能性があり,満足できる再構築性能を達成できない。本論文では,信号スパース性を利用することができる非Gauss雑音に対してロバストな大規模問題に対処するために二つの新しいアルゴリズム,すなわち符号l0LMS(l0SLMS)と符号l0EFWLMS(l0EFWSLMS)を提案した。提案した符号アルゴリズム(SA)の両方の性能をさらに改善するために,進化的適応正則化パラメータ(AREPA)の使用が提案されている。シミュレーション結果は,インパルス干渉に対する提案したアルゴリズムのロバスト性を実証するために提示した。Copyright 2016 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： *適応フィルタリング ,  非Gauss雑音 ,  Gauss雑音 ,  *アルゴリズム ,  ノルム ,  再構成 ,  指数関数 ,  *ロバスト性 ,  *干渉
準シソーラス用語： 正則化パラメータ ,  スパース性 ,  LMSアルゴリズム ,  雑音環境 ,  疎信号再構成 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ディジタルフィルタ  (NC04022Z) ,  フィルタ一般  (NC04021I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： インパルス ,  干渉 ,  圧縮センシング ,  ロバスト ,  確率 ,  勾配 ,  適応フィルタリング ,  アルゴリズム