权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

Methoden der Kanalcodierung für Compressed Sensing

压缩感知的信道编码方法

基本信息

批准号：
190474113
负责人：
Professor Dr.-Ing. Martin Bossert
金额：
--
依托单位：
Institut für Nachrichtentechnik (NT)
依托单位国家：
德国
项目类别：
Research Grants
财政年份：
2011
资助国家：
德国
起止时间：
2010-12-31 至 2014-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/190474113?language=en
关键词：
Methoden der Kanalcodierung Compressed Sensing

项目摘要

Vor einigen Jahren entstand ein neues Gebiet der Informationstheorie, das sogenannte Compressed Sensing (oft auch Compressive Sampling), das einen alternativen Ansatz zur konventionellen Datenerfassung und Kompression verfolgt. In den IEEE Transactions on Information Theory gibt es bereits eine eigene Rubrik für Compressed Sensing. Unter bestimmten Voraussetzungen ist mit Compressed Sensing eine verlustfreie Abtastung weit unterhalb der Schranke des Abtast-Theorems möglich. Die Signalrekonstruktion mittels Optimierungsverfahren bzgl. der Li-Norm ist dabei allerdings aufwändig und kann als Decodierproblem aufgefasst werden. Deshalb liegt es nahe, in der Kanalcodierung bekannte Methoden, Verfahren und Algorithmen auf Anwendbarkeit bei Compressed Sensing zu untersuchen. Der Fokus soll dabei auf dem Einsatz von ungleichem Fehlerschutz liegen, der entsprechend unterschiedliche starke Kompression von Signalen bewirkt. Während die üblichen Ansätze in Compressed Sensing Zufallsmatrizen benutzen, bedeutet der Einsatz von Codes die Verwendung von strukturierten Matrizen. Es sollen sowohl Reed- Sotomon-Codes, als auch Reed-Mulier-Codes über den komplexen Zahlen untersucht werden. Begonnen werden soll das Projekt jedoch mit einer intensiven Analyse mehrerer Resultate von Mathematikern, bei denen Methoden aus Compressed Sensing zur Kanalcodierung eingesetzt wurden. Dabei wurden auf den ersten Blick extrem gute De- Codierergebnisse erzielt, jedoch entsprechen die Modelle und Normierungen nicht den in der Codierungstheorie üblichen.

今年的信息理论中，压缩感知（通常是压缩采样）是一个新的概念，它是数据传输和压缩方面的替代方案。在 IEEE Transactions on Information Theory 中，有关于压缩感知的文章。 Unter bestimmten Voraussetzungen ist mit Compressed Sensing eine verlustung weit unterhalb der Schranke des Abtast-Theorem möglich. Die Signalrekonstruktion mittels Optimierungsverfahren bzgl。 Li-Norm ist dabei allerdings aufwändig and kann als Decodierproblem aufgefasst werden.这就是压缩感知中的方法、运行和算法的研究。 Der Fokus soll dabei auf dem Einsatz von ungleichem Fehlerschutz liegen, der entry unterschiedliche starke Compression von Signalen bewirkt.压缩感知领域的分析是由结构矩阵的特殊代码构成的。这是里德-索托蒙码（Reed-Sotomon-Codes）的全部内容，也称为里德-穆里埃码（Reed-Mulier-Codes über den complexen Zahlen untersucht werden）。开始对项目进行更深入的分析并分析数学结果，这是压缩感知的方法。 Dabei wurden auf den ersten Blick extrem gute De- Codierergebnisse erzielt, jedoch entsprechen die Modelle und Normierungen nicht den in der Codierungstheorie üblichen.