Compressed Sensing and the Applications of Wireless Communications

압축 감지 기술과 무선통신 응용

  • Published : 2009.09.25

Abstract

Compressed Sensing is a method to sample analog signals at a rate under the Nyquist rate. With this scheme, it is possible to represent signals with a relatively smaller number of measurements than that of the conventional sampling method, and the original signals are reconstructed with high probability from the acquired measurements using the linear programming. Compressed sensing allows measurement time and/or the amount of ADC (analog-to-digital converter) resources for the signal acquisitions to be reduced. In this paper, we presents the backgrounds of the compressed sensing, a way to acquire measurements from an analog signal with a random basis, and the signal recovery method. Also we introduce applications of compressed sensing in wireless communications.

Compressed Sensing (이하 압축 감지 기술)은 Nyquist 률 이하로 아날로그 신호를 샘플 할 수 있는 기법이다. 이 기법으로 신호는 기존의 신호 샘플 방법보다 적은 수의 측정값으로 표현이 가능하며 또한 선형 프로그래밍을 이용하여 측정값으로부터 본래 신호를 높은 확률로 복원할 수 있다. 이를 통해 압축 감지 기술은 같은 신호를 획득하는데 소모되는 측정 시간 및 ADC (analog-to-digital converter) 자원의 양을 크게 감소시키는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 압축 감지 기술에 대한 기본적인 개념과 임의 기저를 이용하여 아날로그 신호로부터 측정값을 획득하는 방법과 본래 신호를 복원하는 방법에 대해 설명하고 무선통신 분야에서의 압축 감지 기술 응용 예시를 소개한다.

Keywords

References

  1. E. Candes, J. Romberg, and T. Tao, "Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information," IEEE Trans. on Inf. Theory, vol. 52, no. 2, pp. 489–509, Feb. 2006 https://doi.org/10.1109/TIT.2005.862083
  2. D. Donoho, "Compressed sensing," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 4, pp. 1289–1306, Apr. 2006 https://doi.org/10.1109/TIT.2006.871582
  3. S. S. Chen, D. L. Donoho, and M. A. Saunders, "Atomic decomposition by basis pursuit," SIAM J. Sci. Comput., vol. 20, no. 1, p. 33–61, 1998 https://doi.org/10.1137/S1064827596304010
  4. E. Candes and J. Romberg, "Sparsity and incoherence in compressive sampling," Inverse Problems, vol. 23, no. 3, pp. 969-985, 2007 https://doi.org/10.1088/0266-5611/23/3/008
  5. E. Candes and T. Tao, "Decoding by linear programming," IEEE Trans. on Inf. Theory, vol. 51, no. 12, pp. 4203-4215, Dec. 2005 https://doi.org/10.1109/TIT.2005.858979
  6. R. Baraniuk, "Compressive sensing," IEEE Signal Proc. Mag., vol. 24, no. 4, pp. 118-121, Jul. 2007 https://doi.org/10.1109/MSP.2007.4286571
  7. E. Candes and M. B. Wakin, "An introduction to compressive sampling," IEEE Signal Proc. Mag., vol. 25, no. 2, pp.21-30, Mar. 2008 https://doi.org/10.1109/MSP.2007.914731
  8. D. Baron, M. B. Wakin, M. F. Duarte, S. Sarvotham, and R. G. Baraniuk, "Distributed compressed sensing," 2005. Preprint.
  9. S. F. Cotter and B. D. Rao, "Sparse channel estimation via matching pursuit with application to equalization," IEEE Trans. on Commun., vol. 50, no. 3, pp. 374-377, Mar. 2002 https://doi.org/10.1109/26.990897
  10. J. L. Paredes, G. R. Arce, and Z. Wang, "Ultra-wideband compressed sensing: channel estimation," IEEE J. Selected Topics in Signal Proc., vol. 1, no. 3, pp. 383-395, Oct. 2007 https://doi.org/10.1109/JSTSP.2007.906657
  11. A. K. Fletcher, S. Rangan, and V. K. Goyal, "On-off random access channels: a compressed sensing framework," (reprint)