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J-GLOBAL ID：201802243935113310   整理番号：18A0198645

限られた数の基地局を用いた圧縮センシングにおける回復誤差【Powered by NICT】

Reducing Recovery Error in Compressive Sensing with Limited Number of Base Stations

著者 (4件)： Pakawanwong Prompong ,  Suppakitpaisarn Vorapong ,  Xu Liwen ,  Kakimura Naonori
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GLOBECOM  ページ： 1-7  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,試料の小集合を用いることにより,スパースデータの大域的情報を回復することを可能にする技術を用いたネットワークの通信コストを減らすことを目指している。技術の効率にもかかわらず,全ての試料からの情報収集は通常費用がかかる。以前の研究からの試料は,通常,ネットワークの周りに広がるので,多くの基地局を設置コストを低減する助けにはならない。本論文では,基地局を利用することができる方法を提案し,圧縮センシングの回復誤差を最小にすることを目的とした。Xuら,コスト認識圧縮センシングのための理論に基づいて,環境における精度を最大化することを目的とした数理計画法を導出した。,凸二次計画法によるプログラムを近似し,近似比が0.63であることを証明した。筆者らのシミュレーション結果は,被覆率を用いることにより,サンプリング誤差は最大で三十倍減少することを示した。Copyright 2018 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： 凸形 ,  情報収集 ,  被覆率 ,  *基地局 ,  近似法 ,  二次計画法 ,  数理計画法 ,  シミュレーション ,  ネットワーク
準シソーラス用語： サンプリング誤差 ,  通信コスト ,  *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 (5件)： 数 ,  基地局 ,  圧縮センシング ,  回復 ,  誤差