I detta arbete utforskas det dynamiska tryckkännande (CS) problemet med återhämtning av glesa, korrelerade, tidsvarierande signaler från sub-Nyquist, icke-adaptiva, linjära mätningar ur ett Bayesiskt perspektiv. Även om det har funnits en handfull tidigare föreslagna Bayesian dynamiska CS algoritmer i litteraturen, förmågan att utföra slutsatser om högdimensionella problem på ett beräkningseffektivt sätt förblir svårfångad. Som svar föreslår vi en probabilistisk dynamisk CS-signalmodell som fångar både amplitud och stöd för korrelationsstruktur, och beskriver en ungefärlig meddelande passerar algoritm som utför mjuk signaluppskattning och stöder detektion med en beräknings komplexitet som är linjär i alla problemdimensioner. Algoritmen, DCS-AMP, kan utföra antingen kausal filtrering eller non-causal utjämning, och är kapabel att lära modellparametrar adaptivt från data genom en förväntanmaximization inlärningsprocedur. Vi tillhandahåller numeriska bevis för att DCS-AMP utför inom 3 dB av orakelgränser på syntetiska data under en mängd olika driftsförhållanden. Vi beskriver vidare resultatet av att tillämpa DCS-AMP på två verkliga dynamiska CS-datauppsättningar, samt en frekvensuppskattning uppgift, för att stärka vårt påstående att DCS-AMP kan erbjuda toppmoderna prestanda och hastighet på verkliga högdimensionella problem.
I det senaste arbetet REF utforskades det dynamiska tryckkännande (CS) problemet med återhämtning av glesa, korrelerade, tidsvarierande signaler från sub-Nyquist, icke-adaptiva, linjära mätningar ur ett Bayesiskt perspektiv.
Dynamic Compressive Sensing of Time-Varying Signals via Approximate Message Passing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}