Abstract-Sparse representationer har vuxit fram som ett kraftfullt verktyg i signal-och informationsbearbetning, kulminerade av framgången med nya förvärv och bearbetning tekniker som Compressed Sensing (CS). Fusionsramar är mycket rika nya signal representationsmetoder som använder samlingar av subrymder istället för vektorer för att representera signaler. Detta arbete kombinerar dessa spännande fält för att introducera en ny sparty modell för fusionsramar. Signaler som är glesa under den nya modellen kan provtas komprimerat och unikt rekonstrueras på sätt som liknar glesa signaler med hjälp av standard CS. Kombinationen ger en lovande ny uppsättning matematiska verktyg och signalmodeller användbara i en mängd olika tillämpningar. Med den nya modellen har en gles signal energi i mycket få av fusionsramens subrymder, även om den inte behöver vara gles inom var och en av de subrymder den upptar. Denna sparity modell fångas med hjälp av en blandad 1/ 2 norm för fusionsramar. En signal sparse i en fusion ram kan provtas med hjälp av mycket få slumpmässiga projektioner och exakt rekonstrueras med hjälp av en konvex optimering som minimerar denna blandade 1/ 2 norm. De tillhandahållna provtagningsförhållandena generaliserar samstämmigheten och översynsperiodens förhållanden som används i standard CS-teorin. Det visas att de är tillräckliga för att garantera sparsam återhämtning av alla signaler i vår modell. Dessutom tillhandahålls en probabilistisk analys med hjälp av en stokastisk modell på den glesa signalen som visar att sannolikheten för återhämtningsfel under mycket milda förhållanden sönderfaller exponentiellt med ökande dimension av subrymderna.
REF studerar signaler med en sparsam fusionsramrepresentation och ger en probabilistisk analys.
Sparse Recovery from Combined Fusion Frame Measurements
{'venue': 'IEEE Trans. Info. Theory, Vol. 57, No. 6, pp. 3864-3876, June 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}