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J-GLOBAL ID：201702233841583593   整理番号：17A0457355

部分空間に基づく結合スパース回復を介した源位置推定【Powered by NICT】

Source position estimation via subspace based joint sparse recovery

著者 (5件)： Chen Luan (School of Electronic Information, Wuhan University, 430072 Wuhan, China) ,  Ahriz Iness (Electronics and Communications Laboratory, CNAM, 75141 Paris, France) ,  Sun Hong (School of Electronic Information, Wuhan University, 430072 Wuhan, China) ,  Le Ruyet Didier (Electronics and Communications Laboratory, CNAM, 75141 Paris, France) ,  Peng Dongqing (School of Electronic Information, Wuhan University, 430072 Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 149-152  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,新しい部分空間ベースの結合スパース回復法を利用したマルチソース局在化問題を検討した。ジョイントスパース回復の文脈で複数の測定ベクトル(MMV)位置決めフレームワークを提案した。展開アンカーの低コストで測定ノイズの影響を低下させる十分にするために,位置担体の一部は最初のCSスキームにより同定し,残りの担体は一般化部分空間基準によって決定される,最適圧縮センシングとアレイ信号処理をハイブリッド化する。一方,著者らはさらに格子仮定を考慮して推定精度を改善するために後精製手順を設計した。最後に,包括的な一連のシミュレーションは,伝統的なMMVアルゴリズムよりも提案手法の優位性を実証するために実施された。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： ベクトル ,  アルゴリズム ,  位置決め ,  *ハイブリッド方式
準シソーラス用語： 推定精度 ,  アレイ信号処理 ,  圧縮センシング ,  局在化 ,  *位置推定 ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 部分空間 ,  スパース回復 ,  位置推定