Abstract-Vi betraktar problemet med rekursivt och kausalt rekonstruerande tidssekvenser av glesa signaler (med okända och tidsvarierande gleshetsmönster) från ett begränsat antal bullriga linjära mätningar. Det sparsamma mönstret antas förändras långsamt med tiden. Tanken med vår föreslagna lösning, LS-CS-rest (LS-CS), är att ersätta komprimerad avkänning (CS) på observationen av CS på de minst kvadrater (LS) rest som beräknas med hjälp av den tidigare uppskattningen av stödet. Vi band CS-residual fel och visar att när antalet tillgängliga mätningar är litet, är gränsen mycket mindre än den på CS fel om gleshetsmönstret ändras långsamt nog. Vi får också förutsättningar för "stabilitet" av LS-CS över tid för en signalmodell som tillåter stödjande tillägg och borttagningar, och som tillåter koefficienter att gradvis öka (minska) tills de når ett konstant värde (blir noll). Med "stabilitet" menar vi att antalet missar och statister i stödberäkningen fortfarande begränsas av tidsinvarianta värden (i sin tur innebär en tidsinvariant bunden på LS-CS fel). Konceptet är meningsfullt endast om gränserna är små jämfört med stödstorleken. Numeriska experiment som stöder våra påståenden visas (inkluderar även ett dynamiskt MRT-exempel).
I REF föreslås en rekonstruktionsmetod för glesa signaler vars gleshetsmönster förändras långsamt med tiden.
LS-CS-residual (LS-CS): Compressive Sensing on Least Squares Residual
{'venue': 'IEEE Trans. Signal Processing, pages 4108 - 4120, vol. 58(8), August 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}