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计算机科学 > 信息论

arXiv:1607.00494 (cs)
[提交于 2016年7月2日 ]

标题: 双探测器用于从单比特压缩感知测量中检测稀疏信号

标题: Double-detector for Sparse Signal Detection from One Bit Compressed Sensing Measurements

Authors:Hadi Zayyani, Farzan Haddadi, Mehdi Korki
摘要: 本文提出了从单比特压缩感知测量中进行稀疏向量信号检测的方法,与之前处理标量信号检测的工作形成了对比。 本文扩展了现有成果至向量情况,并获得了广义似然比检验(GLRT)检测器和最优量化器设计。 此外,引入了一种双检测器方案,在该方案中将传感器级阈值检测器集成到网络级GLRT中以提高性能。 还推导出了神谕检测器和先知检测器的检测准则。 仿真结果表明,通过精心设计阈值检测器,双检测器方案的整体检测性能优于[1]中提出的符号GLRT,并接近神谕检测器和先知检测器。 此外,所提出的检测器被应用于频谱感知,其结果接近著名的能量检测器(该检测器使用实数值数据),而所提出检测器仅使用数据的符号。
摘要: This letter presents the sparse vector signal detection from one bit compressed sensing measurements, in contrast to the previous works which deal with scalar signal detection. In this letter, available results are extended to the vector case and the GLRT detector and the optimal quantizer design are obtained. Also, a double-detector scheme is introduced in which a sensor level threshold detector is integrated into network level GLRT to improve the performance. The detection criteria of oracle and clairvoyant detectors are also derived. Simulation results show that with careful design of the threshold detector, the overall detection performance of double-detector scheme would be better than the sign-GLRT proposed in [1] and close to oracle and clairvoyant detectors. Also, the proposed detector is applied to spectrum sensing and the results are near the well known energy detector which uses the real valued data while the proposed detector only uses the sign of the data.
评论: 5页,4幅图
主题: 信息论 (cs.IT) ; 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:1607.00494 [cs.IT]
  (或者 arXiv:1607.00494v1 [cs.IT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1607.00494
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/LSP.2016.2613898
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来自: Mehdi Korki [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2016 年 7 月 2 日 11:51:25 UTC (252 KB)
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