Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Compressive sensing theory asserts that, under certain conditions, a high dimensional but compressible signal can be recovered from a small number of random linear projections by utilizing computationally efficient algorithms. The a priori knowledge of the basis in which the signal of interest is sparse is the key assumption utilized by such algorithms. However, the basis in which the signal is the...
We consider the problem of recovering an image using block compressed sensing (BCS). Traditional BCS algorithms recovers each image block independently and utilizes post-processing methods for removing the blocking artifacts. In contrast, we propose an image recovery method free of post-processing, where we utilize a lapped transform (LT) for the sparse representation of the image in order to reduce...
The problem of robust weighted sum-rate maximization (WSRMax) in multicell downlink multi-input single-output systems is considered. We assume that the channel state information (CSI) of all users is imperfectly known at the base stations. The problem is known to be NP-hard even in the case of perfect CSI. Assuming a bounded ellipsoidal model for the CSI errors, we maximize the worst-case weighted...
We discuss the reconstruction of streaming signals from compressive measurements. We propose to use an algorithm based on sparse Bayesian learning to reconstruct the streaming signal over small shifting intervals. The proposed algorithm utilizes the previous estimates to improve the accuracy of the signal estimate and the speed of the recovery algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm...
We consider the progressive reconstruction of a streaming signal from compressive measurements. We reconstruct the streaming signal over shifting intervals using an algorithm based on sparse Bayesian learning (SBL). Although computationally expensive, compared to other recovery algorithms, SBL provide the full posterior distribution of the sparse coefficients rather than computing only a point estimate...
We consider the worst-case weighted sum-rate maximization (WSRMax) problem under imperfect channel state information (CSI) in multicell downlink multiple-input singleoutput systems. The problem is known to be NP-hard even for the perfect CSI case. We propose a solution method, based on semi-definite relaxation (SDR) and branch and bound technique, which solves globally the noncovex robust WSRMax problem...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.