基于损坏数据观测的鲁棒稀疏子空间跟踪
信号处理
2025-09-23 v1 信息论
math.IT
摘要
子空间跟踪是信号处理中的一个基本问题，其目标是估计并跟踪随时间推移跨越一系列数据流的底层子空间。在高维环境中，数据样本常被非高斯噪声破坏，并可能表现出稀疏性。本文探讨了用于稀疏子空间估计和跟踪的α散度，提供了对数据损坏的鲁棒性。所提出的方法优于最先进的鲁棒子空间跟踪方法，同时实现了低计算复杂度和低内存存储。我们进行了若干实验，以证明其在鲁棒子空间跟踪和波达方向（DOA）估计中的有效性。
引用
@article{arxiv.2509.16585,
title = {Robust Sparse Subspace Tracking from Corrupted Data Observations},
author = {Ta Giang Thuy Loan and Hoang-Lan Nguyen and Nguyen Thi Ngoc Lan and Do Hai Son and Tran Thi Thuy Quynh and Nguyen Linh Trung and Karim Abed-Meraim and Thanh Trung Le},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.16585},
year = {2025}
}