Abstract-Vi tar itu med det glesa signalåterställningsproblemet i samband med flera mätvektorer (MMV) när element i varje icke-nollrad i lösningsmatrisen tidsmässigt korreleras. Befintliga algoritmer anser inte en sådan tidsmässig korrelation och därmed deras prestanda försämras avsevärt med korrelationen. I detta arbete föreslår vi ett block glest Bayesianskt läranderamverk som modellerar den tidsmässiga korrelationen. Vi härleder två sparse Bayesian learning (SBL) algoritmer, som har överlägsen återhämtning prestanda jämfört med befintliga algoritmer, särskilt i närvaro av hög temporal korrelation. Dessutom är våra algoritmer bättre på att hantera mycket underbestämda problem och kräver mindre rad-parsitet på lösningsmatrisen. Vi tillhandahåller också analyser av de globala och lokala minima för deras kostnadsfunktion, och visar att SBL kostnadsfunktionen har den mycket önskvärda egenskapen att det globala minimum är den glesaste lösningen på MMV-problemet. Omfattande experiment ger också några intressanta resultat som motiverar framtida teoretisk forskning om MMV-modellen.
Ett block sparse Bayesian lärramar föreslås i REF, pekar på hur korrelation kan utnyttjas i legalisering algoritmer.
Sparse Signal Recovery with Temporally Correlated Source Vectors Using Sparse Bayesian Learning
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol.5, no. 5, pp. 912-926, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}