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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Cramér–Rao Low Bound Estimation for MSE of SCoSaMP Algorithm

verfasst von : Cheng Wang, Peng Chen, Huahui Yang, Wanling Li, Deliang Liu, Chen Meng

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

SCoSaMP (Signal space-based CoSaMP) is an algorithm with excellent performance proposed for reconstruct signals acquired with Sub-Nyquist sampling system based on redundant Gabor frames. However, there’s still no estimation of the lower bound of the error MSE under Gaussian noise and it is hard to estimate the reconstruction performance of SCoSaMP algorithm from a theoretical point of view. This paper presents the CRLB (Cramér–Rao Low Bound) estimation for MSE (Mean Square Estimate) of SCoSaMP algorithm and analyzes the impact factor for noise suppressing, which shows the road for further improving the algorithm.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Cramér–Rao Low Bound Estimation for MSE of SCoSaMP Algorithm
verfasst von
Cheng Wang
Peng Chen
Huahui Yang
Wanling Li
Deliang Liu
Chen Meng
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-10-6570-5

Electronic ISBN: 978-981-10-6571-2

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-6571-2_263

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