Resumen

En este artículo, se propone un método novedoso llamado búsqueda y emparejamiento dividido (SMP, por sus siglas en inglés) para reconstruir una señal -escasa en el marco de la teoría de muestreo comprimido. El método propuesto selecciona los componentes más grandes del vector de correlación, los cuales se dividen en conjuntos divididos de igual longitud. El área de búsqueda se expande para incorporar más componentes candidatos, lo que aumenta la probabilidad de encontrar los verdaderos componentes en una iteración. El método propuesto no requiere conocer de antemano el nivel de esparcidad. Los pasos de fusión, estimación y poda se realizan para cada conjunto dividido de manera independiente, lo que lo hace especialmente adecuado para la computación en paralelo. Luego, el método SMP propuesto se extiende a condiciones más prácticas, como el problema de estimación de la dirección de llegada (DOA, por sus siglas en inglés) en un sistema de radar de matriz de fase utilizando muestreo comprimido. Las simulaciones numéricas

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Método propuesto; Búsqueda de coincidencias dividida; Compresión de señales; Nivel de dispersión; Dirección de llegada; Simulaciones numéricas
• Keywords:Proposed method; Splitting matching pursuit; Compressed sensing; Sparsity level; Direction of arrival; Numerical simulations