In this paper, we prove a compressive sensing guarantee for restricted measurement domains in spherical near-field to far-field transformations for antenna metrology. We do so by first defining Slepian functions on a measurement sub-domain $R$ of the rotation group $\sot$, the full domain of the linear inverse problem associated with spherical near-field to far-field transformations. Then, we transform the inverse problem from the measurement basis, the bounded orthonormal system of band-limited Wigner $D$-functions on $\sot$, to the Slepian functions in a way that limits increases to signal sparsity. Contrasting methods using Wigner $D$-functions that require measurements on all of $\sot$, we show that the orthogonality structure of the Slepian functions only requires measurements on the sub-domain $R$, which is select-able. Due to the particulars of this approach and the inherent presence of Slepian functions with low concentrations on $R$, our approach gives the highest accuracy when the signal under study is well concentrated on $R$. We provide numerical examples of our method in comparison with other classical and compressive sensing approaches. In terms of reconstruction quality, we find that our method outperforms the other compressive sensing approaches we test and is at least as good as classical approaches but with a significant reduction in the number of measurements.


翻译:在本文中, 我们证明这是限制测量域的压缩感应保证, 球性近场至远场天线计量仪转换为Floor- field $D- 功能。 我们这样做的方式是首先界定Slepian函数, 用于旋转组的测量分域 $\sot$, 这是与球性近场至远场变换相关的线性反问题的全部领域。 然后, 我们将反向问题从测量基础, 带带限制的Wigner $D- 功能系统, 以美元为单位, 至Slepian 函数, 从而限制对信号偏移的增加。 使用Wigner $D$- 函数的对比方法, 需要测量全部 $\sot$, 我们显示, Slepian 函数的反向结构, 只需要对可选择的子值 $美元进行测量。 由于这种方法的特殊性, 以及Slepian 函数以美元为低浓度的内在存在, 我们的方法, 我们的方法以最精确的精确性的方法 。

0
下载
关闭预览

相关内容

压缩感知是近年来极为热门的研究前沿,在若干应用领域中都引起瞩目。 compressive sensing(CS) 又称 compressived sensing ,compressived sample,大意是在采集信号的时候(模拟到数字),同时完成对信号压缩之意。 与稀疏表示不同,压缩感知关注的是如何利用信号本身所具有的稀疏性,从部分观测样本中恢复原信号。
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月28日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
17+阅读 · 2019年10月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员