利用压缩 MUSIC 算法对多测量向量进行精确动态支撑跟踪
信息论
2011-10-04 v1 math.IT
摘要
稀疏目标的动态跟踪一直是阵列信号处理中的重要课题之一。近年来，压缩感知 (CS) 方法作为一种新工具被广泛研究，用于解决此问题，其利用时间冗余性获取部分支撑信息。然而，这些方法大多是在单测量向量压缩感知 (SMV-CS) 框架下提出的，其性能保证仅具有概率性质。本文的主要贡献在于，通过利用多传感器分集，允许使用多测量向量 (MMV) 对时变支撑进行\textit{确定性}跟踪。特别地，我们展示了一种新颖的压缩 MUSIC (CS-MUSIC) 算法，结合优化的部分支撑选择，不仅可以移除先前支撑估计中的不准确部分，还能添加未知支撑中新出现的部分。数值结果证实了该理论。
引用
@article{arxiv.1110.0378,
title = {Exact Dynamic Support Tracking with Multiple Measurement Vectors using Compressive MUSIC},
author = {Jong Min Kim and Ok Kyun Lee and Jong Chul Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.0378},
year = {2011}
}