Çok boyutlu sinyaller için çok ızgaralı seyrek geriçatım yöntemi

Küçük Resim Yok

Tarih

2020

Yazarlar

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

IEEE

Erişim Hakkı

Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States
info:eu-repo/semantics/openAccess

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Dergi sayısı

Özet

In this paper the application of a multigrid based sparse recovery method for multidimensional harmonic retrieval is investigated. Multidimensional modal estimation problem is formulated as a simultaneous sparse recovery problem for each dimension and then the signal parameters are estimated using a multigrid dictionary refinement scheme. Performance of the proposed method is compared against 2-D ESPRIT and Cramer-Rao lower bounds in numerical simulations.
Bu çalışmada çok ızgaralı seyrek geriçatım yönteminin çok boyutlu sinyallerin kestirimine uygulanması incelenmiştir. Çok boyutlu sinyallerin bileşenlerinin kestirilmesi problemi herbir boyutu için aynı anda seyrek geriçatım problemine dönüştürüldükten sonra sinyalin o boyuttaki bileşen kestirimi çok ızgaralı sözlük matrisi güncellemeyle iyileştirilmektedir. Önerilen yöntemin başarımı, 2-B ESPRIT yöntemi ve Cramer-Rao alt sınırı ile sayısal benzetimlerle karşılaştırılmıştır.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Multidimensional harmonic retrieval, Frequency estimation, Simultaneous sparse approximation, Çok boyutlu sinyallerde geriçatım, Frekans kestirimi, Aynı anda seyrek geriçatım

Kaynak

2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

N/A

Cilt

Sayı

Künye

Şenyuva, R.V. ve Anarım, A. (2020). Çok boyutlu sinyaller için çok ızgaralı seyrek geriçatım yöntemi / Multigrad based sparse recovery method for multidimensional harmonic retrieval. IEEE, 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). s.1-4.