圧縮センシングに関する理論解析

圧縮センシングや無線信号検出のための信号復元アルゴリズムでは、復元誤差をできるだけ小さくすることが重要です。 一般には復元誤差を事前に評価するのは困難ですが、いくつかの仮定のもとでは誤差の値を理論的に評価することができます。 本研究室では、最適化や確率推論のテクニックを用いて、信号復元のための最適化問題や最適化アルゴリズムに関する理論解析を行っています。 このような理論解析の結果は数学的に興味深いだけでなく、アルゴリズムの設計やパラメータの調整に役立つことが期待できます。

発表文献など

1. R. Hayakawa, “Noise variance estimation using asymptotic residual in compressed sensing,” APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, vol. 12, no. 1, e46, Nov. 2023.
2. R. Hayakawa, “Asymptotic performance prediction for ADMM-based compressed sensing,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 70, pp. 5194-5207, 2022.
3. R. Hayakawa and K. Hayashi, “Asymptotic performance of discrete-valued vector reconstruction via box-constrained optimization with sum of l1 regularizers,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 68, pp. 4320-4335, Aug. 2020.