压缩感知雷达检测器在行正交设计模型下的统计力学视角
摘要：基于行正交设计模型，在压缩感知（CS）复值数据模型中研究了高斯随机设计模型下（即测量矩阵的元素来自高斯分布）最小绝对收缩和选择算子（LASSO）的修正方法。然而，我们发现这些方法不适用于实际应用中更为相关的行正交测量矩阵。基于统计力学方法，我们推导出更准确的检验统计量和阈值（或p值），并在行正交设计模型下理论上分析了当前检测器的性能。该检测器可以根据给定的误报率提供阈值，而传统的CS检测器则无法做到这一点，并且检测性能被证明优于传统的LASSO检测器。与其他基于修正LASSO的检测器相比，仿真结果表明，当测量矩阵为行正交时，所提出的方法可以实现更准确的误报概率，从而在Neyman-Pearson原理下实现更好的检测性能。
作者：Siqi Na, Tianyao Huang, Yimin Liu, Takashi Takahashi, Yoshiyuki Kabashima, Xiqin Wang
论文ID：2209.15273
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-07-28