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J-GLOBAL ID：201702235324692693   整理番号：17A0795951

部分サポート集合推定による圧縮測定を用いたスパース信号検出【Powered by NICT】

Sparse Signal Detection With Compressive Measurements via Partial Support Set Estimation

著者 (2件)： Wimalajeewa Thakshila (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Syracuse University, Syracuse, NY, USA) ,  Varshney Pramod K. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Syracuse University, Syracuse, NY, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks  (IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks)
巻： 3  号： 1  ページ： 46-60  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2438A  ISSN： 2373-776X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,分散ネットワークにおける圧縮測定と部分的支持集合推定に基づくスパース信号検出問題を考察した。ネットワークにおける多重ノードはスパース信号,一般的であるが未知の支援を共有することを観察するために仮定した。伝統的な圧縮センシングフレームワークでは,目標は完全なスパース信号を回復することであるが,スパース信号検出では完全な信号回復は信頼性のある検出意思決定を行うために必要ではないかもしれない。特に,検出は部分的あるいは不正確に推定された信号に基づいて行うことができ,これは完全な信号回復のための必要であることをより少ない計算負荷を必要とする。この目的のために,著者らは,部分的に推定されたサポート集合に基づくスパース信号検出の問題を調べた。まず,所望の検出性能は,集中設定で達成されるように知っておきたいサポート集合の最小分率を決定する方法を論じた。第二に,生圧縮観測は中心フュージョンセンターで利用できない場合は,疎信号検出のための二分散アルゴリズムを開発した。これらアルゴリズムでは,最終的な決定統計が個々のノードにおける直交マッチング追跡による局所的に推定された部分的サポート集合に基づいて計算した。推定部分サポート集合のサイズが非常に小さい場合発生するより少ない通信オーバーヘッドを有する提案した分散アルゴリズムは集中方式に匹敵する性能(時には)を与えることを示した。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： ネットワーク ,  信頼性 ,  *検出 ,  *信号検出 ,  多重化 ,  意思決定 ,  分散アルゴリズム ,  集中方式 ,  アルゴリズム ,  計算負荷 ,  圧縮センシング
準シソーラス用語： 通信オーバーヘッド ,  信号回復 ,  分散ネットワーク ,  *スパース信号 , 【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)： 集合 ,  推定 ,  スパース信号