Sequential sensing with model mismatch

We characterize the performance of sequential information guided sensing, Info-Greedy Sensing [1], when there is a mismatch between the true signal model and the assumed model, which may be a sample estimate. In particular, we consider a setup where the signal is low-rank Gaussian and the measuremen...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Proceedings / IEEE International Symposium on Information Theory S. 1650 - 1654
Hauptverfasser:	Song, Ruiyang, Xie, Yao, Pokutta, Sebastian
Format:	Tagungsbericht Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.06.2015
Schlagworte:	Compressed sensing Covariance Covariance matrices Detection Eigenvalues Eigenvalues and eigenfunctions Eigenvectors Entropy Estimates Gaussian high-dimensional statistics Information theory Mutual information Noise measurement Sensors sequential methods sketching algorithms
ISSN:	2157-8095, 2157-8117
Online-Zugang:	Volltext
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