低秩信号子空间：参数化、投影与信号估计
数值分析
2022-07-29 v1 数值分析
摘要
本文包含若干与低秩信号估计的加权非线性最小二乘问题相关的理论结果，该问题可视为 Hankel 结构低秩逼近问题。描述了与广义线性递推关系（GLRRs）相联系的低秩时间序列子空间的参数化并研究其特性。展示了所得结果如何有助于描述切平面、证明优化问题性质并构造求解低秩逼近问题的稳定算法。对于后者，提出并论证了构造到满足给定 GLRR 的时间序列子空间上的投影的稳定算法。该算法用于采用变量投影方法的已知 Gauss-Newton 法的新实现。从稳定性与计算代价方面进行了理论比较并借助实例说明。
引用
@article{arxiv.2101.09779,
title = {Low-rank signal subspace: parameterization, projection and signal estimation},
author = {Nikita Zvonarev and Nina Golyandina},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.09779},
year = {2022}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1803.01419