Abstract-Vi anser att uppskattningen av en slumpmässig vektor som observerats genom en linjär transform följt av en komponentvis probabilistisk mätkanal. Även om sådana linjära blandningsuppskattningsproblem i allmänhet är mycket icke-konvexa, har Gaussiska approximationer av trosförökning (BP) visat sig vara beräkningsmässigt attraktiva och mycket effektiva i en rad tillämpningar. Nyligen, Bayati och Montanari har gett en rigorös och extremt allmän analys av en stor klass av ungefärliga meddelande passerar (AMP) algoritmer som innehåller många Gaussiska ungefärliga BP metoder. Detta dokument utökar deras analys till en större klass av algoritmer för att inkludera vad vi kallar generalized AMP (G-AMP). G-AMP innehåller allmänna (eventuellt icke-AWGN) mätkanaler. Liknar AWGN-utgångskanalfallet, visar vi att det asymmetriska beteendet hos G-AMP-algoritmen under stora i.i.d. Gaussian transform matriser beskrivs av en enkel uppsättning tillståndsutveckling (SE) ekvationer. De allmänna SE ekvationer återställa och förlänga flera tidigare resultat, inklusive SE ekvationer för ungefärlig BP på allmänna utgångskanaler av Guo och Wang.
Sedan, Rangan utökade AMP till en allmän algoritm, namngivna generaliserade ungefärliga meddelande passerar (GAMP) REF.
Generalized approximate message passing for estimation with random linear mixing
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}