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J-GLOBAL ID：201702290247512768   整理番号：17A0381212

圧縮センシングにおける決定論的行列を用いた相転移の解析【Powered by NICT】

Analysis of phase transition using deterministic matrix in Compressed Sensing

著者 (4件)： Zulfiqar Aisha (Electrical Engineering Department, MCS NUST, Pakistan) ,  Rashid Imran (Electrical Engineering Department, MCS NUST, Pakistan) ,  Akam Faisal (Electrical Engineering Department, MCS NUST, Pakistan) ,  Rabab Saba (Electrical Engineering Department, MCS NUST, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IBCAST  ページ： 333-336  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： 圧縮センシング(CS)の重要な特性,相転移はスパース性アンダーサンプリングのトレードオフである。特に回復アルゴリズムのための性能基準として役立つ。基底追跡(BP),直交マッチング追跡(OMP)と近似メッセージパッシング(AMP)を含む良く知られたアルゴリズムの相転移は,本論文で考察した,本質的に決定論的であることをセンシング行列を採用した。スパース信号の成功と不成功回収を分離する相境界は既にランダムGauss入力を持つセンシング行列による種々の論文で定義した。ランダム行列は,センシング行列のためのRIP条件を満足する。が本研究で使用した決定論的センシング行列はコヒーレンスの条件を満たす。決定論的設定を用いて得られた相転移は,OMPの改善を示したが,他の二つのアルゴリズムではほとんど同じであった。一般に,AMPとBPは相転移のパラメータのためのOMPより優れていると考えられている。がランダムの場合,OMPの曲線であるBPとAMPのそれより低かった。しかし,OMPのための決定論的センシング行列により得られた新しい曲線は他の二つのアルゴリズムのそれよりも高かった。,低コヒーレンスのセンシング行列はOMPの相転移を改善する。以前の研究とは対照的に,決定論的マトリックスを使用した場合のOMPアルゴリズムはAMPとBPよりも優れていた。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： コヒーレンス ,  基底 ,  相境界 ,  アルゴリズム ,  近似法 ,  *相転移 ,  ランダム行列
準シソーラス用語： スパース信号 ,  メッセージパッシング ,  直交マッチング追跡 ,  性能基準 ,  アンダーサンプリング ,  スパース性 ,  *決定論 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  行列 ,  相転移 ,  解析