Compressed sensing with unknown sensor permutation

Valentin Emiya 1 Antoine Bonnefoy 1 Laurent Daudet 2 Rémi Gribonval 3
1 QARMA - éQuipe AppRentissage et MultimediA [Marseille]
LIF - Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille
3 PANAMA - Parcimonie et Nouveaux Algorithmes pour le Signal et la Modélisation Audio
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D5 - SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE
Abstract : Compressed sensing is the ability to retrieve a sparse vector from a set of linear measurements. The task gets more difficult when the sensing process is not perfectly known. We address such a problem in the case where the sensors have been permuted, i.e., the order of the measurements is unknown. We propose a branch-and-bound algorithm that converges to the solution. The experimental study shows that our approach always retrieves the unknown permutation, while a simple convex relaxation strategy almost always fails. In terms of its time complexity, we show that the proposed algorithm converges quickly with respect to the combinatorial nature of the problem.
Type de document :
Communication dans un congrès
ICASSP - IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing, May 2014, Florence, Italy. 2014, 〈10.1109/ICASSP.2014.6853755〉
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Contributeur : Valentin Emiya <>
Soumis le : mardi 22 avril 2014 - 17:37:19
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:24:07
Document(s) archivé(s) le : lundi 10 avril 2017 - 16:25:23

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Valentin Emiya, Antoine Bonnefoy, Laurent Daudet, Rémi Gribonval. Compressed sensing with unknown sensor permutation. ICASSP - IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing, May 2014, Florence, Italy. 2014, 〈10.1109/ICASSP.2014.6853755〉. 〈hal-00881407v2〉

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