論文の概要: Deep Unfolding of Iteratively Reweighted ADMM for Wireless RF Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03686v1
- Date: Mon, 7 Jun 2021 15:00:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 17:29:40.747718
- Title: Deep Unfolding of Iteratively Reweighted ADMM for Wireless RF Sensing
- Title（参考訳）: 無線RFセンシングのための反復重み付けADMMの深部展開
- Authors: Udaya S.K.P. Miriya Thanthrige, Peter Jung, and Aydin Sezgin
- Abstract要約: 我々は,MIMO無線レーダを用いた層状材料構造中の材料欠陥の検出に対処する。
多くのシナリオでは、階層構造に挑戦する欠陥の数は、低ランク構造としてモデル化できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.467957268653077
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We address the detection of material defects, which are inside a layered
material structure using compressive sensing based multiple-output (MIMO)
wireless radar. Here, the strong clutter due to the reflection of the layered
structure's surface often makes the detection of the defects challenging. Thus,
sophisticated signal separation methods are required for improved defect
detection. In many scenarios, the number of defects that we are interested in
is limited and the signaling response of the layered structure can be modeled
as a low-rank structure. Therefore, we propose joint rank and sparsity
minimization for defect detection. In particular, we propose a non-convex
approach based on the iteratively reweighted nuclear and $\ell_1-$norm (a
double-reweighted approach) to obtain a higher accuracy compared to the
conventional nuclear norm and $\ell_1-$norm minimization. To this end, an
iterative algorithm is designed to estimate the low-rank and sparse
contributions. Further, we propose deep learning to learn the parameters of the
algorithm (i.e., algorithm unfolding) to improve the accuracy and the speed of
convergence of the algorithm. Our numerical results show that the proposed
approach outperforms the conventional approaches in terms of mean square errors
of the recovered low-rank and sparse components and the speed of convergence.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,mimo(compressive sensing based multiple-output)無線レーダを用いて,層状材料構造の内部に存在する材料欠陥の検出について述べる。
ここでは、層状構造物の表面の反射による強い乱れが、しばしば欠陥の検出を困難にしている。
したがって、欠陥検出の改善には高度な信号分離法が必要である。
多くのシナリオでは、私たちが関心を持つ欠陥の数は限られており、階層構造のシグナル応答は低ランク構造としてモデル化できる。
そこで我々は,欠陥検出のための関節位と空間最小化を提案する。
特に, 繰り返し重み付けされた核と$\ell_1-$norm(二重重み付けアプローチ)に基づく非凸アプローチを提案し, 従来の核ノルムや$\ell_1-$normの最小化よりも高い精度を得る。
この目的のために、低ランクでスパースな貢献を見積もる反復アルゴリズムが設計されている。
さらに,アルゴリズムの精度と収束速度を改善するために,アルゴリズムのパラメータ(すなわち,展開するアルゴリズム)を学習する深層学習を提案する。
提案手法は, 回収した低ランクおよびスパース成分の平均二乗誤差と収束速度において, 従来の手法よりも優れていることを示す。
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