Kompressiv avkänning är ett ramverk för signalinhämtning baserat på avslöjandet att en liten samling linjära projektioner av en gles signal innehåller tillräckligt med information för stabil återhämtning. I denna uppsats introducerar vi en ny teori för distribuerad kompressiv avkänning (DCS) som möjliggör nya distribuerade kodningsalgoritmer för multi-signala ensembler som utnyttjar både intra- och inter-signala korrelationsstrukturer. DCS-teorin bygger på ett nytt koncept som vi kallar den gemensamma glesheten hos en signalensemble. Vårt teoretiska bidrag är att karakterisera de grundläggande prestandagränserna för DCS-återhämtning för gemensamt glesa signalensembler i den ljudlösa mätinställningen; vårt resultat kopplar samman ensignal, led och distribuerad (multi-encoder) kompressiv avkänning. För att visa hur effektivt vårt ramverk är och för att visa att ytterligare utmaningar som beräkningsförmåga kan hanteras studerar vi i detalj tre exempelmodeller för gemensamt glesa signaler. För dessa modeller utvecklar vi praktiska algoritmer för gemensam återställning av flera signaler från inkonsekventa projektioner. I två av våra tre modeller är resultaten asymptotiskt bäst möjliga, vilket innebär att både övre och nedre gränser matchar prestandan hos våra praktiska algoritmer. Dessutom visar simuleringar att asymptotikerna får effekt med bara ett måttligt antal signaler. DCS är omedelbart tillämpligt på en rad problem i sensorsystem och nätverk.
I REF utnyttjades gemensamt gleshet för distribuerad kodning av flera glesa signaler.
Distributed Compressive Sensing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}