文献

J-GLOBAL ID：201802256709384399   整理番号：18A0239286

線形相関情報源のためのセキュリティ課題を用いた一般化分散圧縮センシング【Powered by NICT】

Generalized distributed compressive sensing with security challenges for linearly correlated information sources

著者 (6件)： Park Jeonghun (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas, Austin, TX, USA) ,  Hwang Seunggye (LG Electronics, Anyang, Korea) ,  Yang Janghoon (Department of New media, Seoul Media Institute of Technology, Seoul, Korea) ,  Bae Kitae (Department of New media, Seoul Media Institute of Technology, Seoul, Korea) ,  Ko Hoon (College of Information & Communication Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea) ,  Kim Dong Ku (School of Electrical and Electronics Engineering, Yonsei University, Seoul, Korea)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 30  号： 3  ページ： ROMBUNNO.4243  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 分散圧縮センシング(DCS)は通常内シグナル間相関とスパース性構造の両方を利用して多重信号集合の信号回復性能を改善した。しかし,既存のDCSは単一の唯一の共通情報を持つ信号の非常に限られた集団に対して提案した。本論文では,任意のタイプの共通情報の,既存の制限に対する克服後に完全な共通情報と部分的共通情報に分類される与えられたスパース信号検出性能を向上させることができる一般化されたDCS(GDCS)フレームワークを提案した。特に,GDCSの測定の必要数に関する理論的限界が得られた。GDCSを用いて利益を得るための実用的なアルゴリズムを開発した。本論文の最後では,センサネットワークにおけるすべてのセンシング情報を得る時,潜在的セキュリティ問題を簡単にまとめた。最後に,数値結果は,提案したアルゴリズムは,DCSアルゴリズムと比較して相関性があるスパースな信号検出のための測定の必要数を減少させることを確認した。それは検出性能を向上させることができるまたは信号観測の数が限られている場合に,信号を確実に検出できる本研究では,効率的な分散信号検出の基礎を築いた。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信号検出 ,  *線形性 ,  センサネットワーク ,  アルゴリズム ,  *セキュリティ
準シソーラス用語： センシング情報 ,  検出能 ,  スパース信号 ,  信号回復 ,  スパース性 ,  *圧縮センシング ,  *相関情報源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 圧縮センシング ,  分散情報源符号化 ,  セキュリティセンサネットワーク ,  スパース性

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 線形 ,  相関情報源 ,  セキュリティ ,  一般化 ,  圧縮センシング