Signal Detection Using Sparse Transformation and Compressed Sensing

Sparse화를 통한 압축센싱에 기반한 신호검출기법에 관한 연구

Sparse한 신호 복원 방법으로 underdetemined system에서 11-minimization을 이용한 compressive sensing의 연구와 함께, 11-minimization 비해 간단한 greed 알고리듬도 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문은 greed 알고리듬의 대표적인 orthogonal matching pursuit기법에서 iteration 마다 support 선택 개수에 따른 성능을 연구한다. 모의 실험을 통해 OMP의 iteration 단계에서 하나의 support만 선택하는 것보다 다수의 support를 선택하는 것이 더 낮은 sparsity의 신호를 복원할 수 있고 더 낮은 계산량의 이득을 가져오는 것을 확인 할 수 있다.