模约简高斯向量的盲解绕：从最低有效位恢复最高有效位
信息论
2021-09-21 v2 信号处理
math.IT
摘要
我们考虑从模环绕测量中恢复来自零均值多元高斯分布且协方差矩阵未知的 个独立同分布样本的问题，即每个坐标被模 约简的测量，其中 。对于这一受量化和模数转换启发的设置，我们开发了一种低复杂度迭代解码算法。我们证明，若一个已知协方差矩阵的基准知情解码器能以小错误概率恢复每个样本，且 足够大，则所提出的盲恢复算法的性能紧密跟随该知情解码器。我们以数值结果补充分析，表明该算法在非渐近条件下也表现良好。
引用
@article{arxiv.1901.10396,
title = {Blind Unwrapping of Modulo Reduced Gaussian Vectors: Recovering MSBs from LSBs},
author = {Elad Romanov and Or Ordentlich},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.10396},
year = {2021}
}