MMSep, 2017

下一代无线通信的压缩感知技术

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TL;DR通过对无线网络处理技术进行深入的研究与探索，本篇论文探究了相关过程的不同表现形式。同时，结合压缩感知技术，本研究提出了许多有关大规模天线阵列、非正交多路访问（NOMA）和超密集网络（UDN）等领域的有前景的研究思路。
wireless processessub-nyquist samplingcompressive sensinglarge-scale antenna arraysultra-dense network
发现论文，激发创造
  • 无线通信稀疏表示：一种压缩感知方法

    本文介绍了稀疏表示在无线通信领域的各种应用，重点介绍了最近在压缩感知技术方面的应用。文章提供了稀疏表示在 5G 和物联网网络中增强频谱效率和能效的相关原则、不同稀疏域及其应用。

    Jan, 2018

  • 压缩感知在无线通信中的应用：使用技巧

    本文旨在提供基于压缩感知技术的无线通信系统设计需要知道的基本知识和实用技巧，其中包括压缩感知技术的概述，稀疏恢复算法，性能保障，以及解决无线通信系统设计中遇到的主要问题。

    Nov, 2015

  • 基于统计物理的压缩感知重建

    本文介绍了一种基于概率重构方法、信令传递算法、及结晶成核理论的、能够精确重构低采样率稀疏信号的压缩感知算法，并使用统计物理方法进行了分析和实验验证。

    Sep, 2011

  • 高效 5G 系统设计的稀疏信号处理概念

    本文指出信号稀疏性可以在 5G 无线系统设计中充当创新源，并描述它在 MIMO 随机接入、云无线电接入网络、压缩信道 - 源网络编码和嵌入式安全性等方面的应用，同时强调了它在 5G 系统设计中可能出现的重要开放性问题。

    Nov, 2014

  • 压缩感知理论与应用

    介绍压缩感知的基本概念和应用，并总结了目前的研究现状。

    Mar, 2012

  • 天文压缩感知

    本文研究了压缩感知在天文数据压缩中的应用，并介绍了压缩感知理论的概述及其可用于实时应用，同时指出了压缩感知用于数据融合的多个观测的优点，提供了解决 ESA 发送 Herschel 航天器上数据的问题的有效方式。

    Feb, 2008

  • 基于模型的压缩感知

    本文提出了一种基于模型的压缩感知理论，提供了如何创建具有可证明性能保证的基于模型的恢复算法的具体指南，其中包括引入一类新的结构压缩信号以及一个新的充分条件来描述其恢复性能，命名为有限放大性质，这对应于传统压缩感知限制等比性的自然扩展。实验结果表明了这一新理论和算法的有效性和适用性。

    Aug, 2008

  • 认知无线电网络的宽带频谱感知：一项调查

    介绍了各种宽带频谱感知算法及其优缺点和挑战问题，并特别关注了子奈奎斯特技术的应用，包括压缩感知和多通道子奈奎斯特采样技术。

    Feb, 2013

  • 压缩感知的迭代硬阈值

    本文探讨压缩感知技术中的迭代硬阈值算法的理论分析，证明该算法具有近乎最优的误差保证、鲁棒性、最小的观察数、可用于任何可计算其算符和伴随算符的采样算子、线性问题大小的内存要求、迭代计算复杂度与测量算子或其伴随算子的应用次序相同、仅取决于信号信噪比的形式的对数的一种形式的迭代次数、性能保证仅取决于采样算子和信号稀疏性的特性。

    May, 2008

  • 结构化压缩感知：从理论到应用

    本文论述了在压缩感知中利用信号和测量结构进行体现的主题，并将理论与实践相结合，介绍了新的方向及与传统压缩感知的关系。

    Jun, 2011