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J-GLOBAL ID：201802238184534508   整理番号：18A0260511

アレイデータからのスパース信号推定のためのC LASSOとその双対【Powered by NICT】

c-LASSO and its dual for sparse signal estimation from array data

著者 (5件)： Mecklenbraeuker Christoph F. (Institute of Telecommunications, TU Wien, Gusshausstr. 25/389, A-1040 Wien, Austria) ,  Mecklenbraeuker Christoph F. (Christian Doppler Laboratory for Dependable Connectivity for the Society in Motion, Austria) ,  Gerstoft Peter (University of California San Diego, La Jolla, USA) ,  Zochmann Erich (Institute of Telecommunications, TU Wien, Gusshausstr. 25/389, A-1040 Wien, Austria) ,  Zochmann Erich (Christian Doppler Laboratory for Dependable Connectivity for the Society in Motion, Austria)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 130  ページ： 204-216  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 通常l_1ノルム制約は解ベクトルD時間マトリックスのl_1ノルムで置換した複素値LASSO(c LASSO)問題としてセンサアレイで観測された平面波を発光源のスパース集合の推定を扱った。スパース性次数が与えられたとき,LASSO正則化パラメータの適切な値を選択するアルゴリズム的挑戦的な課題として残っている。対応する双対問題を定式化し,双対解はc LASSOの正則化パラメータを選択するための有用なことを示した。c LASSOの溶液経路を解析し,これは正則化パラメータの選択とさらなる近似に基づく高速反復アルゴリズムのための次数再帰アルゴリズムを動機づけた。正則化パラメータが小さくなるにつれて,活性指標の変化を予測することができるので,これは大きくC LASSO経路の計算を容易にする。この正則化パラメータを用いて,全ての発生源のための到来方向を推定した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ノルム ,  双対問題 ,  アルゴリズム ,  定式化 ,  光源 ,  平面波 ,  ベクトル ,  センサアレイ ,  *透視図法
準シソーラス用語： 再帰アルゴリズム ,  反復アルゴリズム ,  正則化パラメータ ,  次数 ,  スパース性 ,  *スパース信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スパース性 ,  c LASSO ,  双対性理論 ,  ホモトピー

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： アレイ ,  スパース信号 ,  推定