한국통신학회 논문지 (The Journal of Korea Information and Communications Society)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
Oblique Iterative Hard Thresholding 알고리즘을 이용한 압축 센싱의 보장된 Sparse 복원 |
| 영문제목(English Title) |
Guaranteed Sparse Recovery Using Oblique Iterative Hard Thresholding Algorithm in Compressive Sensing |
| 저자(Author) |
응웬뚜랑녹
정홍규
신요안
Thu L. N. Nguyen
Honggyu Jung
Yoan Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 39A NO. 12 PP. 0739 ~ 0745 (2014. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
압축 센싱에서 측정 행렬 의 3-Restricted Isometry Constant가 혹은 보다 작다면 모든 -Sparse 벡터 는 측정 벡터 또는 잡음이 섞인 벡터 로부터 Iterative Hard Thresholding (IHT) 알고리즘에 의해 복원될 수 있다. 하지만, 이러한 복원은 신호 획득 기법의 특정한 가정 하에서 실질적인 알고리즘들에 의해 보장된다. 복원을 위한 핵심적인 가정 중에 하나는 측정 행렬이 Restricted Isometry Property (RIP)를 만족해야만 하는 것인데, 이 조건은 압축 센싱의 실제 응용 환경에서 종종 만족되지 않는다. 본 논문에서는 이방성 (Anisotropic) 경우에서 Restricted Biorthogonality Property (RBOP)로 불리는 RIP의 일반화와 Oblique Pursuit으로 불리는 새로운 복구 알고리즘들을 분석한다. 또한, IHT 알고리즘들을 위해 Restricted Biorthogonality Constant의 관점에서 성공적인 Sparse 신호 복원에 대한 분석을 제시한다.
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영문내용
(English Abstract) |
It has been shown in compressive sensing that every -sparse can be recovered from the measurement vector or the noisy vector via -minimization as soon as the -restricted isometry constant of the sensing matrix is smaller than or smaller than by applying the Iterative Hard Thresholding (IHT) algorithm. However, recovery can be guaranteed by practical algorithms for some certain assumptions of acquisition schemes. One of the key assumption is that the sensing matrix must satisfy the Restricted Isometry Property (RIP), which is often violated in the setting of many practical applications. In this paper, we studied a generalization of RIP, called Restricted Biorthogonality Property (RBOP) for anisotropic cases, and the new recovery algorithms called oblique pursuits. Then, we provide an analysis on the success of sparse recovery in terms of restricted biorthogonality constant for the IHT algorithms.
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| 키워드(Keyword) |
Compressive Sensing
Biorthogonality
Oblique Projection
Restricted Isometry Property
Iterative Hard Thresholding
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