Abstract-Utförandet av att uppskatta det gemensamma stödet för gemensamt glesa signaler baserat på deras projektioner på lägre-dimensionellt utrymme analyseras. Stöd återhämtning är formulerad som en multipel-hypotes test problem. Både övre och nedre gränser på sannolikheten för fel härleds för allmänna mätmatriser, genom att använda Chernoff bundna respektive Fanos ojämlikhet, respektive. Den övre gränsen visar att prestandan bestäms av en mängd som mäter mätmatrisens inkonsekvens, medan den nedre gränsen visar vikten av den totala mätvinsten. Den nedre gränsen tillämpas för att härleda det minimala antal prover som behövs för korrekt riktning-av-arrival (DOA) uppskattning för en gles representation baserad algoritm. När de appliceras på Gaussiska mätensembler, ger dessa gränser nödvändiga och tillräckliga villkor för en försvinnande sannolikhet för fel för majoritetsrealiseringar av mätmatrisen. Våra resultat ger överraskande insikter i gles signalåterhämtning. När det till exempel gäller återhämtning av stöd räcker det i allmänhet inte med den välkända bundet i Kompressiv Sensing med den Gaussiska mätmatrisen om inte bullernivån är låg. Vår studie ger en alternativ prestandamått, en som är naturlig och viktig i praktiken, för signalåterhämtning i Kompressiva Sensing och andra tillämpningsområden som utnyttjar signalbrist. Index Terms-Chernoff bunden, compressive sensing, Fanos ojämlikhet, gemensamt glesa signaler, flera hypotes testning, sannolikhet för fel, stödja återhämtning.
Tang och Nehorai formulerade stöd återhämtningsproblem för gemensamt glesa signaler som binära och multipelhypotes tester och härledda motsvarande gränser för sannolikheten för fel (P e ) i REF.
Performance Analysis for Sparse Support Recovery
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}