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Knowledge-aided signal processing: theory, algorithms, implementation and applications

Processo: 14/50765-6
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de julho de 2015 - 30 de junho de 2017
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Convênio/Acordo: University of York
Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
Pesquisador responsável:Vitor Heloiz Nascimento
Beneficiário:Vitor Heloiz Nascimento
Pesq. responsável no exterior: Yuriy Zakharov
Instituição no exterior: University of York, Inglaterra
Instituição-sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/04256-2 - Algoritmos de baixo custo computacional para estimação de parâmetros, AP.R
Assunto(s):Processamento de sinais  Amostragem compressiva  Algoritmos  Sensoriamento comprimido 

Resumo

A literatura recente mostra a eficácia de algoritmos para estimação esparsa e amostragem compressiva (compressive sensing, CS) para a solução de problemas complexos em processamento de sinais, com aplicações em comunicações sem fio, sistemas eletrônicos e arranjos de sensores. CS e métodos de estimação esparsa oferecem ganhos de desempenho substanciais devido à forma eficiente com que sinais esparsos são tratados. Reconhecendo que uma das características principais do sucesso desses métodos é o uso de conhecimento prévio sobre o sinal a ser processado, propõe-se aqui o avanço no sentido de se desenvolver algoritmos e teoria para explorar outras características de sinais, sistemas e do ambiente em que operam, que denominamos processamento de sinais auxiliado por conhecimento. Este projeto visa desenvolver técnicas para essa abordagem, e considerar suas aplicações a diversos problemas importantes. Em particular, serão desenvolvidos algoritmos e estratégias de implementação novas e de baixo custo computacional, que serão aplicados a problemas como identificação de sistemas, sensoriamento espectral, imageamento acústico, comunicações subaquáticas, extração de padrões para grandes conjuntos de dados, e antenas inteligentes. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
ZAKHAROV, YURIY V.; NASCIMENTO, VITOR H.; DE LAMARE, RODRIGO C.; DE ALMEIDA NETO, FERNANDO GONCALVES. Low-Complexity DCD-Based Sparse Recovery Algorithms. IEEE ACCESS, v. 5, p. 12737-12750, 2017. Citações Web of Science: 4.
NASCIMENTO, VITOR H.; ZAKHAROV, YURIY V. RLS Adaptive Filter With Inequality Constraints. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, v. 23, n. 5 MAY 2016. Citações Web of Science: 6.

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