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- W2945932912 abstract "A proliferacao de sistemas sub-determinados trouxe a tona uma gama de novas solucoes algoritmicas, baseadas no sensoriamento compressivo (CS) de dados esparsos. As recursoes do tipo greedy e de limitacao iterativa para CS se apresentam comumente como um filtro adaptativo seguido de um operador proximal, nao muito diferente dos equalizadores de realimentacao de decisao iterativos em blocos (BI-DFE), em que um decisor explora a estrutura do sinal de constelacao. A partir da esparsidade intrinseca presente na modulacao de sinais no contexto de comunicacoes, a interferencia entre blocos (IBI) pode ser abordada utilizando-se o conceito de CS, onde a realimentacao otima de simbolos detectados e realizada de forma adaptativa. O novo DFE se apresenta como um esquema mais eficiente de reestimacao, baseado na atualizacao por minimos quadrados recursivos (RLS). Sempre que possivel estas recursoes sao propostas via formulacao linear no sentido amplo, o que reduz ainda mais o erro medio quadratico minimo (MMSE) em comparacao com abordagens tradicionais. Alem de maximizar a taxa de transferencia de informacao, o novo algoritmo exibe um desempenho significativamente superior quando comparado aos metodos existentes. Tambem mostraremos que um equalizador BI-DFE formulado adequadamente se torna um poderoso algoritmo de CS. O novo algoritmo CS-BDFE apresenta convergencia e deteccao aprimoradas, quando comparado a metodos de primeira ordem, superando as recursoes de Passagem de Mensagem Aproximada para Complexos (CAMP). Os meritos das novas recursoes sao ilustrados atraves de um modelo tridimensional para radares MIMO recentemente proposto, onde o algoritmo CAMP falha em aspectos importantes de medidas de desempenho." @default.
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