Show simple item record

dc.contributor.authorTeke, Oğuzhanen_US
dc.contributor.authorArıkan, Orhanen_US
dc.contributor.authorGürbüz, A. C.en_US
dc.coverage.spatialTrabzon, Turkey
dc.date.accessioned2016-02-08T11:59:58Z
dc.date.available2016-02-08T11:59:58Z
dc.date.issued2014-04en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11693/27707
dc.descriptionDate of Conference: 23-25 April 2014
dc.descriptionConference name: 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2014
dc.description.abstractSıkıştırılmış Algılama (SA) kuramı, bilinen bir tabanda seyrek olan bir sinyalin az sayıda ölçüm ile nasıl geri çatılacağını inceler. Çoğu pratik sistemdeki ölçüm sinyallerinin sürekli bir parametre uzayında seyrek bir tanıma sahip olması, SA kuramı altında geliştirilmiş tekniklerin kullanılabilme olasılığını ortaya çıkarır. Ancak, SA tekniklerinin uygulanabilmesi için sürekli parametre uzayının ayrıklaştırılması gerekir. Bu ayrıklaştırma sonucunda da iyi bilinen ızgara-dışılık problemi ortaya çıkar. Izgara-dışılık problemini engellemek için bu çalışmada, parametre alanını degişken ve uyarlamalı bir şekilde ayrıklaştıran özyineli bir yaklaşım sunulmuştur. Önerilen yaklaşımın çok yakın şekilde konumlanmış hedefleri dahi yüksek hassasiyetle kestirebildiği benzetim çalışmalarıyla gösterilmiştir.
dc.description.abstractCompressive Sensing (CS) theory details how a sparsely represented signal in a known basis can be reconstructed using less number of measurements. In many practical systems, the observation signal has a sparse representation in a continuous parameter space. This situation rises the possibility of use of the CS reconstruction techniques in the practical problems. In order to utilize CS techniques, the continuous parameter space have to be discretized. This discritization brings the well-known off-grid problem. To prevent the off-grid problem, this study offers a recursive approach which discritizes the parameter space in an adaptive manner. The simulations show that the proposed approach can estimate the parameters with a high accuracy even if targets are closely spaced. © 2014 IEEE.
dc.language.isoTurkishen_US
dc.source.title22nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2014 - Proceedingsen_US
dc.relation.isversionofhttp://dx.doi.org/10.1109/SIU.2014.6830436en_US
dc.subjectBasis mismatchen_US
dc.subjectCompressive sensingen_US
dc.subjectRecursive solutionen_US
dc.subjectElectrical engineeringen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectContinuous parametersen_US
dc.subjectPractical problemsen_US
dc.subjectReconstruction techniquesen_US
dc.subjectRecursive approachen_US
dc.subjectRecursive solutionsen_US
dc.subjectSparse representationen_US
dc.subjectSignal reconstructionen_US
dc.titleSeyrek sinyallerin geri çatımına özyineli bir yaklaşımen_US
dc.title.alternativeA recursive approach to reconstruction of sparse signalsen_US
dc.typeConference Paperen_US
dc.departmentDepartment of Electrical and Electronics Engineeringen_US
dc.citation.spage1142en_US
dc.citation.epage1145en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2014.6830436en_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.contributor.bilkentauthorArıkan, Orhan


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record