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Original title:
Bilinear Compressed Sensing
Translated title:
Bilineares Compressed Sensing
Author:
Stöger, Dominik
Year:
2019
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Mathematik
Advisor:
Krahmer, Felix (Prof. Dr.)
Referee:
Krahmer, Felix (Prof. Dr.); Lee, Kiryung (Prof. Dr.); Plan, Yaniv (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
TUM classification:
MAT 910d
Abstract:
This dissertation studies the performance of convex and non-convex algorithms for randomized bilinear inverse problems. In particular, we examine algorithmic approaches based on convex relaxation for certain models of the blind deconvolution problem. These models are especially relevant for wireless communications. Moreover, this thesis analyses whether the required number of measurements can be reduced when additional information about the signals is available such as sparsity.
Translated abstract:
Diese Dissertation untersucht die Leistungsfähigkeit von konvexen und nicht-konvexen Algorithmen für randomisierte bilineare inverse Probleme. Insbesondere werden algorithmische Ansätze für bestimmte Modelle des Problems der blinden Entfaltung betrachtet, welche auf konvexer Relaxation basieren. Diese Modelle sind insbesondere für die Nachrichtentechnik von Bedeutung. Des Weiteren wird in dieser Arbeit untersucht, ob die Anzahl der benötigten Messungen reduziert werden kann, falls zusätzliche In...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1483174
Date of submission:
25.04.2019
Oral examination:
12.08.2019
File size:
4099966 bytes
Pages:
160
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190812-1483174-1-7
Last change:
21.08.2019
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