L0-Optimization for Channel and DOA Sparse Estimation

Adilson Chinatto 1 Emmanuel Soubies 2 Cynthia Junqueira 1 Joâo M. T. Romano 1 Pascal Larzabal 3 Jean-Pierre Barbot 3 Laure Blanc-Féraud 2
1 DSPCom - Laboratory of Signal Processing for Communications
2 MORPHEME - Morphologie et Images
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , IBV - Institut de Biologie Valrose : U1091, SIS - Signal, Images et Systèmes
3 SATIE - Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie
Abstract : This paper is devoted to two classical sparse problems in array processing: Channel estimation and DOA estimation. It is shown after some background and some recent results in l0 optimization how this latter can be used, at the same computational cost, in order to obtain improvement in comparison with l1 optimization for sparse estimation.
Type de document :
Communication dans un congrès
International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), Dec 2015, Cancun, Mexico. IEEE, Proceedings of CAMSAP 2015, pp.305-308, 〈10.1109/CAMSAP.2015.7383797〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [16 références]  Voir  Masquer  Télécharger
https://hal.inria.fr/hal-01212042
Contributeur : Emmanuel Soubies <>
Soumis le : mercredi 7 octobre 2015 - 11:07:20
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:58:06
Document(s) archivé(s) le : vendredi 8 janvier 2016 - 10:14:49

Fichier

Camsap2015_Chinatto.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

Collections

INRIA | UNICE | SATIE | I3S | ENS-CACHAN | UNIV-CERGY | IFSTTAR | UNIV-PARIS-SACLAY | SATIE-MOSS | SATIE-SIAME | UNIV-COTEDAZUR

Citation

Adilson Chinatto, Emmanuel Soubies, Cynthia Junqueira, Joâo M. T. Romano, Pascal Larzabal, et al.. L0-Optimization for Channel and DOA Sparse Estimation. International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), Dec 2015, Cancun, Mexico. IEEE, Proceedings of CAMSAP 2015, pp.305-308, 〈10.1109/CAMSAP.2015.7383797〉. 〈hal-01212042〉

Exporter

BibTeX TEI DC DCterms EndNote

Partager

Métriques

Consultations de la notice

886

Téléchargements de fichiers

240

Contact


archive-ouverte@inria.fr