Block Sparse Signals Recovery Algorithm for Distributed Compressed Sensing Reconstruction

최초 등록일
2019.05.16
최종 저작일
2019.05
12페이지/파일확장자 어도비 PDF
가격 4,700원 할인쿠폰받기
판매자한국학술정보(주)
다운로드
장바구니
자격시험 이용후기 이벤트

* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.

서지정보

발행기관 : 한국정보처리학회 수록지정보 : Journal of information processing systems / 15권 / 2호
저자명 : ( Xingyi Chen ) , ( Yujie Zhang ) , ( Rui Qi )

영어 초록

Distributed compressed sensing (DCS) states that we can recover the sparse signals from very few linear measurements. Various studies about DCS have been carried out recently. In many practical applications, there is no prior information except for standard sparsity on signals. The typical example is the sparse signals have block-sparse structures whose non-zero coefficients occurring in clusters, while the cluster pattern is usually unavailable as the prior information. To discuss this issue, a new algorithm, called backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit for block distributed compressed sensing (DCSBBAOMP), is proposed. In contrast to existing block methods which consider the single-channel signal reconstruction, the DCSBBAOMP resorts to the multi-channel signals reconstruction. Moreover, this algorithm is an iterative approach, which consists of forward selection and backward removal stages in each iteration. An advantage of this method is that perfect reconstruction performance can be achieved without prior information on the block-sparsity structure. Numerical experiments are provided to illustrate the desirable performance of the proposed method.

참고 자료

없음

자료문의

제휴사는 별도로 자료문의를 받지 않고 있습니다.

판매자 정보

한국학술정보(주)는 콘텐츠 제작에 도움이 되는 솔루션을 기반으로 풍부한 문화 콘텐츠를 생성하여 새로운 삶의 가치를 창조합니다.

본 학술논문은 한국학술정보(주)와 각 학회간에 저작권계약이 체결된 것으로 AgentSoft가 제공 하고 있습니다.
본 저작물을 불법적으로 이용시는 법적인 제재가 가해질 수 있습니다.

찾던 자료가 아닌가요?아래 자료들 중 찾던 자료가 있는지 확인해보세요

상세하단 배너
우수 콘텐츠 서비스 품질인증 획득
최근 본 자료더보기
Block Sparse Signals Recovery Algorithm for Distributed Compressed Sensing Reconstruction