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Beiträge in Tagungsbänden:

A. Jung, G. Tauböck, F. Hlawatsch:
"Compressive Spectral Estimation For Nonstationary Random Processes";
in: "Proc. IEEE ICASSP 2009", IEEE Conference Proceedings, 2009, S. 3029 - 3032.



Kurzfassung deutsch:
Es wird ein "kompressiver" Schätzer für das Wigner-Ville Spektrum (WVS) eines Zeit-Frequenz spärlichen, underspread instationären Zufallsprozesses vorgestellt. Ein neuartiger WVS Schätzer der auf den Gaborkoeffizienten mit einem unterabgetasteten Zeit-Frequenz Gitter beruht wurde mit einer Compressed Sensing Transformation kombiniert um die Anzahl der nötigen Messwerte zu reduzieren. Die Performance des kompressiven WVS Schätzers wird durch Ableitung einer oberen Schranke für den mittleren quadratischen Schätzfehler und durch Simulationen charakterisiert. Außerdem wird eine effiziente Implementierung beruhend auf einer spezifischen Messmatrix vorgeschlagen.

Kurzfassung englisch:
We propose a "compressive" estimator of the Wigner-Ville spectrum
(WVS) for time-frequency sparse, underspread, nonstationary
random processes. A novel WVS estimator involving the signal´s
Gabor coefficients on an undersampled time-frequency grid is combined
with a compressed sensing transformation in order to reduce
the number of measurements required. The performance of the compressive
WVS estimator is analyzed via a bound on the mean square
error and through simulations. We also propose an efficient implementation
using a special construction of the measurement matrix.

Schlagworte:
Nonstationary spectral estimation, Wigner-Ville spectrum, Gabor expansion, compressed sensing, sparse reconstruction, basis pursuit


Elektronische Version der Publikation:
http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_175884.pdf



Zugeordnete Projekte:
Projektleitung Franz Hlawatsch:
Signal and Information Processing in Science and Engineering - Statistische Inferenz


Erstellt aus der Publikationsdatenbank der Technischen Universität Wien.