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J-GLOBAL ID：201802253984246155   整理番号：18A0422177

増分整数最適化を介したスパース二値行列の決定論的構成【Powered by NICT】

Deterministic construction of sparse binary matrices via incremental integer optimization

著者 (7件)： Zhang Jun (School of Information Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, 510006, China) ,  Yu Zhu Liang (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China) ,  Cen Ling (School of Information Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou, 510006, China) ,  Cen Ling (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Gu Zhenghui (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China) ,  Lin Zhiping (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Li Yuanqing (College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510640, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 430-431  ページ： 504-518  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 圧縮センシング(CS)における中心的問題は,測定行列の設計である。従来のランダム行列と比較して,2値疎行列はいくつかの魅力的な特性,低い貯蔵/符号化コストと容易なハードウェア実装などを有している。本論文では,最適化の観点から2値疎測定行列の構築を定式化した。新しいアルゴリズムはインクリメンタル整数計画問題に得られた最適化モデルを緩和を通した任意の大きさの2値疎測定行列を構築するために提示した。一般で提案した方法は最適相互コヒーレンスをもつ2値疎行列を出力する。添加では,構築されたマトリックスは,従来のウェーブレット辞書を用いたほぼ完全にインコヒーレントであることを証明した。広範なシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムによって構築された2値疎行列をGauss型ランダム行列,ランダム2値疎行列と二良好性能決定論的2値疎マトリックスよりも優れていることを示した。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： 正規分布 ,  ランダム行列 ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  符号化 ,  定式化 ,  波束 ,  スパース行列 ,  整数計画法 ,  シミュレーション ,  コヒーレンス
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  ハードウェア実装 ,  圧縮センシング ,  *決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スパース二進測定行列 ,  決定論的構築 ,  整数最適化 ,  相互コヒーレンス

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 増分 ,  整数 ,  最適化 ,  二値 ,  行列