信号処理

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näkemys - 信号処理

本稿では、送信信号とチャネルが未知であるというISACシステムにおける課題を、リフテッドアトミックノルム最小化（LANM）を用いて、レーダーターゲットのローカリゼーションと通信シンボルの復号を同時に行う新しい手法を提案する。

本稿では、バイナリ制約、離散位相制約、半直交行列制約、非負半直交行列制約、およびいくつかのタイプの二値割り当て制約を含む、広範な定数モジュラス（CM）最適化問題のための新しいフレームワークを提案する。

本論文では、グラフ信号処理（GSP）における重要な問題である、グラフフィルタ出力からノード領域スパースグラフ信号を効率的に復元する手法を提案する。

本稿では、重み付きケーリーグラフの隣接行列の固有分解を、群の表現論を用いて明示的に記述し、この固有基底を用いて、重み関数と群の表現論の両方に適合する「ケーリーフレーム」を構築する方法を提示する。

高ダイナミックレンジ信号のサンプリングにおいて、モジュロサンプリングハードウェアのプロトタイプと再構成アルゴリズムの有効性を検証した。

本稿では、従来のADCのダイナミックレンジの制限を克服するモジュロADCのための、スライドDFTベースの信号回復手法を提案し、その性能保証を提供する。

本稿では、GNSSや新しいPNTアプリケーションにおける大規模な符号設計の課題に対処するため、大規模な符号ファミリサイズと長い符号長を持つバイナリ拡散符号を最適化するビットフリップ降下法を提案する。

本論文では、自動車レーダーの干渉軽減と物体パラメータ推定のための新しい信号分離手法を提案する。提案手法は、コヒーレントなレーダーエコーと非コヒーレントな干渉信号の両方を考慮した確率的モデルに基づいている。変分期待最大化アルゴリズムを用いて、物体パラメータと干渉信号パラメータを同時に推定する。

スコアベースの拡散モデルを事前分布として用いることで、残響環境下における自然音源からのHRTF推定を行う。

分散デバイスで効率的な凸最適化フレームワークを使用して、信号の過剰予測近似を計算し、中央サーバーでグローバル信号分析を実行する。

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