• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4835-4855
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• 2018

In this paper, we study the sparse signal recovery that uses information of both support and amplitude of the sparse signal. A convergent iterative algorithm for sparse signal recovery is developed using Majorization-Minimization-based Non-convex Optimization (MM-NcO). Furthermore, it is shown that, typically, the sparse signals that are recovered using the proposed iterative algorithm are not globally optimal and the performance of the iterative algorithm depends on the initial point. Therefore, a modified MM-NcO-based iterative algorithm is developed that uses prior information of both support and amplitude of the sparse signal to enhance recovery performance. Finally, the modified MM-NcO-based iterative algorithm is used to estimate the time-varying sparse wireless channels with temporal correlation. The numerical results show that the new algorithm performs better than related algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2634-2648
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• 2020

In this paper, an adaptive sparse singular value decomposition (ASSVD) algorithm is proposed to estimate the signal matrix when only one data matrix is observed and there is high dimensional white noise, in which we assume that the signal matrix is low-rank and has sparse singular vectors, i.e. it is a simultaneously low-rank and sparse matrix. It is a structured matrix since the non-zero entries are confined on some small blocks. The proposed algorithm estimates the singular values and vectors separable by exploring the structure of singular vectors, in which the recent developments in Random Matrix Theory known as anisotropic Marchenko-Pastur law are used. And then we prove that when the signal is strong in the sense that the signal to noise ratio is above some threshold, our estimator is consistent and outperforms over many state-of-the-art algorithms. Moreover, our estimator is adaptive to the data set and does not require the variance of the noise to be known or estimated. Numerical simulations indicate that ASSVD still works well when the signal matrix is not very sparse.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.51-53
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• 2015

In this paper, we propose an efficient sparse signal recovery algorithm referred to as the matching pursuit with a tree pruning (TMP). Two key ingredients of TMP are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In our analysis, we show that the sparse signal is accurately reconstructed when the sensing matrix satisfies the restricted isometry property. In our simulations, we confirm that TMP is effective in recovering sparse signals and outperforms conventional sparse recovery algorithms.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1784-1789
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• 2013

본 논문에서는 성긴 신호의 복원을 위하여 기존의 직교매칭퍼슛 (orthogonal matching pursuit, OMP) 기술을 보완한 Parallel OMP (POMP) 기법을 제안하고 성능을 분석한다. POMP알고리즘의 과정은 간단하지만 기존 OMP와 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 알고리즘이다. POMP 는 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 선택한다. 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각각의 POMP 블록에서 OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 신호 복원을 위해 가장 작은 잔류 오차(residual)를 갖는 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 POMP가 기존의 신호 복원 기술에 비하여 완벽복원비율과 평균 제곱 오차 (MSE) 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였고, 이미지복원에 있어서는 눈으로 확인 가능할 정도의 성능 개선을 확인하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제12권3호
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• pp.121-125
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• 2008

We address the problem of Blind Source Separation(BSS) of superimposed signals in situations where one signal has constant or slowly varying intensities at some consecutive locations and at the corresponding locations the other signal has highly varying intensities. Independent Component Analysis(ICA) is a major technique for Blind Source Separation and the existing ICA algorithms fail to estimate the original intensities in the stated situation. We combine the advantages of existing sparse methods and Kernel ICA in our technique, by proposing wavelet packet based sparse decomposition of signals prior to the application of Kernel ICA. Simulations and experimental results illustrate the effectiveness and accuracy of the proposed approach. The approach is general in the way that it can be tailored and applied to a wide range of BSS problems concerning one-dimensional signals and images(two-dimensional signals).

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.12-19
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• 2017

본 논문에서는 희박신호 (sparse signal) 기법을 이용하여 대역확산 (spread spectrum) 신호의 지연시간을 추정하는 초 분해능 지연시간 추정 방식을 제안한다. 지금까지 대역확산 신호의 지연시간 추정은 코릴레이션 방식이 주로 이용되어 왔으나 이 방식은 신호들이 한 PN 칩(pseudo-noise chip) 이내의 시간 차로 입사하는 경우에는 지연시간을 정확히 추정할 수 없으며 보다 정확한 추정을 위해 코릴레이션 출력에 대한 추가적인 프로세싱이 필요하다. 최근 들어 희박 신호 (sparse signal) 알고리즘이 도래각 추정 분야에서 각광을 받고 있으며 그 중 SPICE 알고리즘이 가장 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 SPICE 알고리즘을 이용하는 초 분해능 지연시간 추정 알고리즘을 개발하고 ISO/IEC 24730-2.1 RTLS 시스템에 적용하여 MUSIC 알고리즘과 성능을 비교, 분석한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.53-58
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• 2012

본 논문에서는 sparse 채널에서 대표적인 채널 추정 기법들의 오차 성능을 비교 및 분석한다. 오차 성능을 비교하기 위해 크라머-라오 경계를 이용하여 최소평균자승오차 추정기법의 하한 경계를 구하고 이를 정합 추적 기법의 상한 경계와 분석한다. 분석 결과로부터 추정 탭 개수와 신호 대 잡음비에 따라 기존에 sparse 채널에서 효율적인 추정기법으로 알려진 정합 추적 기법보다 최소평균 자승오차 추정기법의 오차가 적을 수 있음을 보인다. 레일리이 페이딩 분포를 갖는 두 개의 sparse 채널에 대한 전산모의실험 결과 신호 대 잡음비에 따라 두 추정 기법의 오차 성능이 반전되는 경우를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.122-129
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• 2012

Compressive sensing 분야에서 orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템의 스파스 (sparse) 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 하나 이상의 support들을 선택할 수 있도록 하는 OMP 알고리듬의 일반화된 형태의 generalized orthogonal matching pursuit (gOMP)기법을 제안한다. gOMP가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위해 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{NK}$ < $\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+2\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 gOMP는 매 반복과정에서 하나 이상의 support들를 선택함으로써 높은 복원 성능과 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권12호
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• pp.756-763
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• 2014

본 논문에서는 트리검색 기반의 GTMP (matching pursuit with greedy tree search)이라는 새로운 희소신호 복원기법을 제안한다. 트리검색은 비용함수 (cost function)를 최소화함으로써 희소신호 복원 성능을 향상시키기 위해 적용하였다. 또한 각 노드마다 트리제거 (tree pruning)기법을 이용하여 효율적인 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 알고리듬의 성능분석을 통해 희소신호에서 영(0)이 아닌 값의 위치를 정확히 찾아내는 조건을 도출하였다. 그리고 실험을 통해 GTMP가 기존의 희소신호 복원기법에 비해 성능이 향상되었음을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.360-369
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• 2017

In this paper, a new iterative algorithm for reconstructing block sparse signals, called block backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit (BBAOMP) method, is proposed. Compared with existing methods, the BBAOMP method can bring some flexibility between computational complexity and reconstruction property by using the backtracking step. Another outstanding advantage of BBAOMP algorithm is that it can be done without another information of signal sparsity. Several experiments illustrate that the BBAOMP algorithm occupies certain superiority in terms of probability of exact reconstruction and running time.