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J-GLOBAL ID：202202228892254894   整理番号：22A0572337

組合せ設計の発生率行列の拡張に基づく圧縮センシングにおける測定行列の柔軟な構築【JST・京大機械翻訳】

Flexible construction of measurement matrices in compressed sensing based on extensions of incidence matrices of combinatorial designs

著者 (9件)： Liang Junying (Information Security Center, State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Liang Junying (National Engineering Laboratory for Disaster Backup and Recovery, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Peng Haipeng (Information Security Center, State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Peng Haipeng (National Engineering Laboratory for Disaster Backup and Recovery, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Li Lixiang (Information Security Center, State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Li Lixiang (National Engineering Laboratory for Disaster Backup and Recovery, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Tong Fenghua (Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Networks, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250014, China) ,  Yang Yixian (Information Security Center, State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Yang Yixian (National Engineering Laboratory for Disaster Backup and Recovery, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
資料名： Applied Mathematics and Computation  (Applied Mathematics and Computation)
巻： 420  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0568B  ISSN： 0096-3003  CODEN： AMHCBQ  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： 信号処理において,圧縮センシング(CS)を用いて,スパース信号を取得および再構成することができた。本論文は,測定マトリックスを構築するために,垂直展開と水平展開を組み合わせる方法を提示する。最初に,有限集合に基づく(n,n,n-1,n-1,n-2)-BIBDの構築を与えた。コヒーレンスに関して測定行列の回復性能を推定することは重要であり,(n,n,n-1,n-2)-BIBDの入射行列HはCSにおける測定マトリックスとして適していないことが分かった。この問題に取り組むために,垂直展開と水平展開を組み合わせる最適法を提案した。これらの2つの拡張は,測定マトリックスの構築のための新しい展望を提供する。垂直展開は,マトリックスが低コヒーレンスを有することを確実にする。水平膨張は,マトリックスがサイズとコヒーレンスのためCSにおける測定マトリックスとしてより適切であることを確実にする。最後に,いくつかの典型的マトリックスと比較して,著者らのマトリックスは,シミュレーション実験によってOMPとISTの下でより良い回復性能を有した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回復 ,  *行列 ,  コヒーレンス ,  シミュレーション ,  最適化手法 ,  信号 ,  *信号標本化 ,  信号処理 ,  再構成 ,  *信号再生
準シソーラス用語： *圧縮センシング ,  スパース信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 圧縮センシング ,  測定行列 ,  コヒーレンス ,  垂直膨張 ,  水平膨張

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 組合せ ,  設計 ,  発生率 ,  行列 ,  拡張 ,  圧縮センシング ,  構築