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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC 2015
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 175 - 178 (4page)
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In this paper, we study about Bayesian compressive sensing method for inter-correlated sparse signal. In a densely distributed sensor network, it is known that it is advantage to exploit both intra- and inter- signal correlation structure during recovery procedure. We propose the Bayesian framework to consider the correlation property to enhance the recovery performance. To reflect the correlation property to Bayesian framework, we propose the hierarchical model with the latent sparse factor. In our proposed model, signals shares the prior distribution partially which represents the inter-signal correlation property. We also propose the EM based reconstruction algorithm for our model and shows that it outperforms compares to the conventional separate recovery.
목차
Abstract
1. Introduction
2. System Model
3. Hierarchical Bayesian Compressive Sensing for Latent Joint Sparsity Model
4. Estimating Parameters
5. Simulation Results
6. Conclusion
References
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