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J-GLOBAL ID：201702238996394876   整理番号：17A1648118

ADMMソルバによる高速圧縮センシングD OA推定【Powered by NICT】

Fast compressive sensing DOA estimation Via ADMM solver

著者 (3件)： Wang Qianli (Science and Technology on Electronic Information Control Laboratory) ,  Zhao Zhiqin (University of Electronic Science and Technology of China Chengdu, Sichuan Province, China) ,  Chen Zhuming (University of Electronic Science and Technology of China Chengdu, Sichuan Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIA  ページ： 53-57  発行年： 2017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,圧縮センシング,すなわち,基底追跡ノイズ除去(BPDN)のフレームワークを用いたDOA推定の計算負荷を減少させる乗算器(ADMM)の交互方向法を紹介した。BPDNが,DOA推定問題を変換する最適化問題に適用した。内点法(IPM)は,この最適化問題を解くために用いられてきた。IPMは,正確な解を得ることができるが,実システムにおけるCS DOAの応用を制限する膨大な計算量を要するという問題がある。解法の計算負荷を減少させるために,著者らは,DOA推定におけるIPMを置き換えるためにADMMを導入した。反復法は,いくつかの小片に分解しその問題次元が低下させた。従来の内点法と比較して,提案した解法はより効率的で実用的なシステムに適している。シミュレーション結果は,提案した手法の有効性を検証した。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： 乗算器 ,  雑音低減 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  内点法 ,  基底 ,  *高速度 ,  計算量 ,  到来方向推定 ,  逐次近似
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  *圧縮センシング ,  *ソルバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソルバ ,  圧縮センシング ,  OA ,  推定