병렬OMP 기법을 통한 복수 측정 벡터기반 성긴 신호의 복원open accessSparse Signal Recovery with Parallel Orthogonal Matching Pursuit for Multiple Measurement Vectors
- Other Titles
- Sparse Signal Recovery with Parallel Orthogonal Matching Pursuit for Multiple Measurement Vectors
- Authors
- 박정홍; 반태원; 정방철
- Issue Date
- 2013
- Publisher
- 한국정보통신학회
- Keywords
- Compressed sensing; Sparse signal recovery; Simultaneous OMP; Multiple measurement vectors; Mean squared error; 압축 센싱; 성긴 신호 복원; 동시 직교 매칭 퍼슛; 복수측정벡터; 평균제곱오차
- Citation
- 한국정보통신학회논문지, v.17, no.10, pp 2252 - 2258
- Pages
- 7
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국정보통신학회논문지
- Volume
- 17
- Number
- 10
- Start Page
- 2252
- End Page
- 2258
- URI
- https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/21230
- DOI
- 10.6109/jkiice.2013.17.10.2252
- ISSN
- 2234-4772
2288-4165
- Abstract
- 본 논문에서는 복수측정벡터 환경에서 성긴 신호의 복원을 위하여 널리 사용되고 있는 Simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) 기술을 보완한 병렬 OMP 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. Parallel orthogonal matching pursuit(POMP) 알고리즘은 간단하지만 성능면에서 매우 효과적이다. 제안된 병렬 OMP알고리즘은 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 (M) 선택한다. 그 후, 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각 병렬 OMP블록에서 S-OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 입력된 신호 복원을 위해 잔차가 가장 작은 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 100%복원 가능한 sparsity 개수가 기존의 S-OMP 기법에 비해 M이 증가함에 따라 향상되는 것을 확인했으며, 평균 제곱 오차 측면에서도 SNR에 상관없이 성능 개선효과가 있음을 확인하였다.
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