文献

J-GLOBAL ID：201702248570983659   整理番号：17A1619332

事前情報による分散圧縮センシングの必要十分条件

Sufficient and Necessary Conditions of Distributed Compressed Sensing with Prior Information

著者 (5件)： XU Wenbo (Key Lab of Universal Wireless Communications, Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  CUI Yupeng (Key Lab of Universal Wireless Communications, Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  TIAN Yun (People’s Public Security University of China) ,  WANG Siye (Key Lab of Universal Wireless Communications, Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  LIN Jiaru (Key Lab of Universal Wireless Communications, Ministry of Education, Beijing University of Posts and Telecommunications)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E100.A  号： 9  ページ： 2013-2020(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,J(J≧2)信号の全てが疎な共通コンポーネントと疎なイノベーションコンポーネントを持つ分散圧縮センシング(DCS)の回復問題について考察した。デコーダは,サポート確率,即ち,各コンポーネントのエントリが非ゼロである確率に関する事前情報を持つ{Mj}個のランダム雑音測定値(j=1,...,J)に基づいて,各コンポーネントを共同で回復しようと試みる。ここでは,各構成要素のサポートセットを完全に回復する為に必要な測定の総数Σ_j=<span style=text-decoration:overline>₁^J</span>M_jに対して,必要十分条件を与えた。この結果は,信号Jの数が増加すると,必要な平均測定数Σ_j=<span style=text-decoration:overline>₁^J</span>M_j/J減少することを示した。更に,DCSが既存の情報を利用する為の既存のアルゴリズムを拡張し,その改善された性能を検証するシミュレーションを提案した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *信号再生 ,  *信号標本化 ,  *知識 ,  *十分条件 ,  *必要条件 ,  データ ,  成分 ,  不規則雑音 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： コンピュータシミュレーション ,  コンポーネント ,  ランダム雑音 ,  *圧縮センシング ,  *事前情報 ,  疎データ ,  *必要十分条件

著者キーワード (5件)： compressed sensing (CS) ,  distributed CS ,  prior information ,  sufficient and necessary conditions ,  support

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

引用文献 (31件)：

• [1] D.L. Donoho, “Compressed sensing,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol.52, no.4, pp.1289-1306, 2006. 10.1109/tit.2006.871582
• [2] G. Reeves, and M.C. Gastpar, “Approximate sparsity pattern recovery: Information-theoretic lower bounds,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol.59, no.6, pp.3451-3465, 2013. 10.1109/tit.2013.2253852
• [3] G. Reeves and M.C. Gastpar, “The sampling rate-distortion tradeoff for sparsity pattern recovery in compressed sensing,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol.58, no.5, pp.3065-3092, 2012. 10.1109/tit.2012.2184848
• [4] W. Xu, J. Lin, K. Niu, and Z. He, “Performance analysis of support recovery in compressed sensing,” Int. J. Electron. Commun., vol.66, no.4, pp.294-296, 2012. 10.1016/j.aeue.2011.08.003
• [5] D. Baron, M.B. Wakin, M.F. Duarte, et al., “Distributed compressed sensing,” Technical Report TREE-0612, Rice University Department of Electrical and Computer Engineering, 2006.

タイトルに関連する用語 (3件)： 事前情報 ,  圧縮センシング ,  必要十分条件