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基于亚高斯测量的复相位恢复

信息论 2020-07-21 v2 math.IT 统计理论 统计理论

摘要

相位恢复指的是从 mm 个形如 yi=ξ(i),x02y_i = \big\vert \langle \xi^{\left(i\right)}, x_0 \rangle \big\vert^2 的测量中重建未知向量 x0Cnx_0 \in \mathbb{C}^nx0Rnx_0 \in \mathbb{R}^n 的问题,其中 {ξ(i)}i=1mCm \left\{ \xi^{\left(i\right)} \right\}^m_{i=1} \subset \mathbb{C}^m 是已知的测量向量。虽然高斯测量在测量数至少随维数线性增长时可恢复任意信号,但已证明对于某些其他类别的测量 {ξ(i)}i=1m \left\{ \xi^{\left(i\right)} \right\}^{m}_{i=1}(如伯努利测量或傅里叶测量)可能会出现歧义。在本文中,我们将证明即使亚高斯向量 ξ(i)Cm \xi^{\left(i\right)} \in \mathbb{C}^m 不满足小球概率假设,PhaseLift 方法仍能从测量中重建一大类信号 x0Rnx_0 \in \mathbb{R}^n。这将 Krahmer 和 Liu 近期的工作从实值情形推广到了复值情形。然而,我们的证明策略颇为不同,且我们期望一些新的证明思路也能用于其他若干测量场景。随后我们将结果推广到 x0Cnx_0 \in \mathbb{C}^n,直至一个额外的假设,并且我们证明该假设是必要的。

关键词

引用

@article{arxiv.1906.08385,
  title  = {Complex phase retrieval from subgaussian measurements},
  author = {Felix Krahmer and Dominik Stöger},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1906.08385},
  year   = {2020}
}

备注

25 pages