Blind vinst och faskalibrering (BGPC) är ett strukturerat bilinjärt inverst problem, som uppstår i många tillämpningar, inklusive invers rendering vid beräkningsuppskattning (albedouppskattning med okänd belysning), blind fas och få kalibrering i sensormatris bearbetning, och flerkanalig blind dekonvolution. Den grundläggande frågan om de unika lösningarna på sådana problem har tagits upp först på senare tid. I en tidigare uppsats föreslog vi att man skulle studera identifierbarheten i bilinjära inversa problem fram till transformationsgrupper. I synnerhet studerade vi flera specialfall av blind vinst och faskalibrering, inklusive fall av subrymd och gemensamma sparitetsmodeller på signalerna, och gav tillräckliga och nödvändiga villkor för identififiability upp till vissa transformationsgrupper. Det fanns dock klyftor mellan urvalskomplexen under de tillfredsställande förhållandena och de nödvändiga villkoren. I detta dokument, under ett milt antagande att signalerna och modellerna är generiska, vi överbryggar luckorna genom att härleda tighta tillräckliga villkor med optimal urval komplexitet.
Frågan om den unika lösningen (h 0, x 0 ) (upp till global skalning) av flerkanaliga bilinjära problem av formen y n = på 0  på x 0,n har studerats i REF.
Optimal Sample Complexity for Blind Gain and Phase Calibration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}