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面向对抗稀疏离群值相位恢复问题的鲁棒离群界条件

信息论 2023-11-23 v1 泛函分析 math.IT 概率论

摘要

我们考虑从无相位测量中恢复未知信号 x0Rn\pmb{x}_0\in \mathbb{R}^{n} 的问题。本文通过 PhaseLift 研究由 1\ell_{1} 有界噪声与可对抗性地改变测量向量中 ss 比例分量的稀疏离群值扰动的线性高斯测量下的凸相位恢复问题。我们证明 Robust-PhaseLift 模型能以 O(n)\mathcal{O}(n) 次测量成功重建真值至全局相位,对任意 s<s0.1185s< s^{*}\approx 0.1185 成立,即使在稀疏离群值可能依赖于测量与观测的情况下。该恢复保证基于鲁棒离群界条件与两高斯变量乘积的分析。此外,我们构造自适应反例表明当 s>ss> s^{*} 时 Robust-PhaseLift 模型以高概率失败。

关键词

引用

@article{arxiv.2311.13219,
  title  = {Robust Outlier Bound Condition to Phase Retrieval with Adversarial Sparse Outliers},
  author = {Gao Huang and Song Li and Hang Xu},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13219},
  year   = {2023}
}

备注

The first version of this article was submitted on October 28, 2022 at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4296843