Date/heure
Date(s) - 24 janvier 2014

Catégories Pas de Catégories

$Compressed\; sensing\; with\; unknown\; sensor\; permutation\; By\; Valentin\; Emiya,\; LIF.\; Compressed\; sensing\; is\; the\; ability\; to\; retrieve\; a\; sparse\; vector\; from\; a\; set\; of\; linear\; measurements.\; The\; task\; gets\; more\; difficult\; when\; the\; sensing\; process\; is\; not\; perfectly\; known.\; We\; address\; such\; a\; problem\; in\; the\; case\; where\; the\; sensors\; have\; been\; permuted,\; i.e.,\; the\; order\; of\; the\; measurements\; is\; unknown.\; We\; propose\; a\; branch-and-bound\; algorithm\; that\; converges\; to\; the\; solution.\; The\; experimental\; study\; shows\; that\; our\; approach\; always\; retrieves\; the\; unknown\; permutation,\; while\; a\; simple\; convex\; relaxation\; strategy\; almost\; always\; fails.\; In\; terms\; of\; its\; time\; complexity,\; we\; show\; that\; the\; proposed\; algorithm\; converges\; quickly\; with\; respect\; to\; the\; combinatorial\; nature\; of\; the\; problem.$

Date/heure
Date(s) - 24 janvier 2014

Catégories Pas de Catégories

$Compressed\; sensing\; with\; unknown\; sensor\; permutation\backslash nBy\; Valentin\; Emiya,\; LIF.\backslash n\backslash nCompressed\; sensing\; is\; the\; ability\; to\; retrieve\; a\; sparse\; vector\; from\; a\; set\; of\; linear\; measurements.\; The\; task\; gets\; more\; difficult\; when\; the\; sensing\; process\; is\; not\; perfectly\; known.\; We\; address\; such\; a\; problem\; in\; the\; case\; where\; the\; sensors\; have\; been\; permuted,\; i.e.,\; the\; order\; of\; the\; measurements\; is\; unknown.\; We\; propose\; a\; branch-and-bound\; algorithm\; that\; converges\; to\; the\; solution.\; The\; experimental\; study\; shows\; that\; our\; approach\; always\; retrieves\; the\; unknown\; permutation,\; while\; a\; simple\; convex\; relaxation\; strategy\; almost\; always\; fails.\; In\; terms\; of\; its\; time\; complexity,\; we\; show\; that\; the\; proposed\; algorithm\; converges\; quickly\; with\; respect\; to\; the\; combinatorial\; nature\; of\; the\; problem.[$

Date/heure
Date(s) - 24 janvier 2014

Catégories Pas de Catégories

$Compressed\; sensing\; with\; unknown\; sensor\; permutation\backslash nBy\; Valentin\; Emiya,\; LIF.\backslash n\backslash nCompressed\; sensing\; is\; the\; ability\; to\; retrieve\; a\; sparse\; vector\; from\; a\; set\; of\; linear\; measurements.\; The\; task\; gets\; more\; difficult\; when\; the\; sensing\; process\; is\; not\; perfectly\; known.\; We\; address\; such\; a\; problem\; in\; the\; case\; where\; the\; sensors\; have\; been\; permuted,\; i.e.,\; the\; order\; of\; the\; measurements\; is\; unknown.\; We\; propose\; a\; branch-and-bound\; algorithm\; that\; converges\; to\; the\; solution.\; The\; experimental\; study\; shows\; that\; our\; approach\; always\; retrieves\; the\; unknown\; permutation,\; while\; a\; simple\; convex\; relaxation\; strategy\; almost\; always\; fails.\; In\; terms\; of\; its\; time\; complexity,\; we\; show\; that\; the\; proposed\; algorithm\; converges\; quickly\; with\; respect\; to\; the\; combinatorial\; nature\; of\; the\; problem.[$