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J-GLOBAL ID：201902280217389279   整理番号：19A0517096

低複雑度DCDベースのスパース回復アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Low-Complexity DCD-Based Sparse Recovery Algorithms

著者 (4件)： Zakharov Yuriy V. (Department of Electronic Engineering, University of York, U.K.) ,  Nascimento Vitor H. (Department of Electronic Systems Engineering, University of Sao Paulo, Sao Paulo, Brazil) ,  De Lamare Rodrigo C. (Department of Electronic Engineering, University of York, U.K.) ,  De Almeida Neto Fernando Goncalves (Federal Rural University of Pernambuco, Recife, Brazil)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 12737-12750  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： スパース回復技術は多くの分野で応用を見出している。このような技術の実時間実装は,最近研究のための重要な分野である。本論文では,スパース複素数値信号の回復のための二分円座標降下(DCD)反復法に基づく計算的に効率的な手法を提案した。最初に,重みベクトルの形式における解に関する事前情報を組み込むことができるl_2l_1最適化を考察した。著者らは,固定l_1正則化によるl_2l_1最適化のためのDCDベースのアルゴリズムを提案して,次に,各々の反復において暖かい開始を用いて,再重みづけ反復においてそれを効率的に組み込んだ。次に,正則化パラメータをサンプリングすることによりホモトピーを利用し,各ホモトピー反復において,固定正則化パラメータを用いて電流サポート上のl_2l_1最適化を実行し,次に,要素を追加/除去することによりサポートを更新した。要素の追加と除去のための効率的なルールを提案した。ホモトピーアルゴリズムの性能は再重み付けによりさらに改善される。次に,l_0正則化のためにホモトピーを利用するl_2l_0最適化のためのアルゴリズムを提案した。それは,サポートとサポート更新に関する最小二乗(LS)最適化の間で交替して,それに関して著者らは効率的規則を提案した。このアルゴリズムの複雑さは,暖かい開始によるDCD反復がLS最適化のために使用されるときに減少して,DCD操作の大部分が付加とビットシフトであるので,それは特にリアルタイム実用化に適している。提案したアルゴリズムをチャネル推定シナリオで研究し,マッチング追跡(MP)とYALL1アルゴリズムのような既知のスパース回復技術と比較した。数値例は,提案した技術がYALL1アルゴリズムのそれより小さい平均二乗誤差とMPアルゴリズムのそれに匹敵する複雑さを達成することを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 逐次近似 ,  チャネル推定 ,  重みづけ ,  最小二乗法 ,  複素数 ,  最適化 ,  ベクトル ,  *アルゴリズム ,  ホモトピー ,  正則化
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  事前知識 ,  スパース ,  *疎回復 ,  *複雑度 , 【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)： 複雑度 ,  DCD ,  スパース回復 ,  アルゴリズム