文献

J-GLOBAL ID：202202253628048114   整理番号：22A1086812

スパースバイナリセンシング行列を用いた圧縮センシングシステムのためのスパース性次数推定【JST・京大機械翻訳】

Sparsity Order Estimation for Compressed Sensing System Using Sparse Binary Sensing Matrix

著者 (4件)： S. Thiruppathirajan (Vikram Sarabhai Space Centre (VSSC), Indian Space Research Organisation (ISRO), Thiruvananthapuram, India) ,  R. Lakshmi Narayanan (Indian Institute of Space Science and Technology (IIST), Thiruvananthapuram, India) ,  S. Sreelal (Vikram Sarabhai Space Centre (VSSC), Indian Space Research Organisation (ISRO), Thiruvananthapuram, India) ,  S. Manoj B. (Indian Institute of Space Science and Technology (IIST), Thiruvananthapuram, India)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 33370-33392  発行年： 2022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： 圧縮性信号の取得と回復のための複合圧縮センシングシステムを提示し,そこではスパース二値センシング行列がスパース性順序推定とGaussセンシングマトリックス支援再構成を補助する。二値センシング行列は決定論的であり,スパース性次数の変化特性に従って適応される。二値センシング行列のスパース構造と得られた測定の統計を利用して,スパース性次数を推定した。スパース性次数変動を特徴付ける離散MarkovモデルによるKalmanフィルタを用いてスパース性次数の推定を精密化した。圧縮性信号の高速回復のために,二値センシングマトリックス支援直交マッチング追跡を開発した。実世界および合成データに関するシミュレーション結果は,他の既存の方法と比較して,提案したスパース性次数推定および回復方法の利点を実証した。提案手法は実用的であり,既存の方法よりも少なくとも25%速い圧縮性信号を回復する。Copyright 2022 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： 回復 ,  *行列 ,  *検出 ,  シミュレーション ,  推定 ,  信号 ,  *信号標本化 ,  信号解析 ,  再構成 ,  *信号再生 ,  Kalmanフィルタ ,  精密化 ,  *性質 ,  確率モデル ,  圧縮性
準シソーラス用語： Markovモデル ,  *スパース性 ,  決定論 ,  *圧縮センシング ,  直交マッチング追跡 , 【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)： 行列 ,  圧縮センシング ,  スパース性 ,  次数 ,  推定