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Nonconvex Demixing from Bilinear Measurements | |
2018 | |
会议录名称 | 2018 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INFORMATION THEORY (ISIT) |
卷号 | 66 |
期号 | 19 |
页码 | 666-670 |
发表状态 | 已发表 |
DOI | 10.1109/TSP.2018.2864660 |
摘要 | We consider the problem of demixing a sequence of source signals from the sum of bilinear measurements. It is a generalized mathematical model of blind demixing with deconvolution, which has wide applications in communication, image processing and dictionary learning, etc. However, state-of-art algorithms for blind demixing either fail to scale to large problem sizes or require proper regularization with tedious algorithmic parameters for optimality guarantees. To address the limitations of exiting methods, we propose a provable nonconvex demixing procedure via Wirtinger flow, much like vanilla gradient descent, to harness the benefits of regularization free, fast convergence rate, and optimality guarantees. This is achieved by exploiting the benign geometry of blind demixing, thereby revealing that Wirtinger flow enforces the iterates in the region of strong convexity and qualified level of smoothness. |
关键词 | Blind demixing blind deconvolution bilinear measurements nonconvex optimization Wirtinger flow regularization-free statistical and computational guarantee |
会议地点 | Vail, CO |
会议日期 | 17-22 June 2018 |
URL | 查看原文 |
收录类别 | EI ; CPCI-S ; SCI ; CPCI |
语种 | 英语 |
资助项目 | Shanghai Sailing Program[16YF1407700] |
WOS研究方向 | Computer Science ; Engineering |
WOS类目 | Computer Science, Information Systems ; Engineering, Electrical & Electronic |
WOS记录号 | WOS:000448139300134 |
出版者 | IEEE |
EI入藏号 | 20183605765148 |
EI主题词 | Image processing ; Optimization |
EI分类号 | Information Theory and Signal Processing:716.1 ; Optimization Techniques:921.5 |
WOS关键词 | BLIND DECONVOLUTION |
原始文献类型 | Proceedings Paper |
引用统计 | |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/27685 |
专题 | 信息科学与技术学院 信息科学与技术学院_PI研究组_石远明组 信息科学与技术学院_硕士生 |
通讯作者 | Dong, Jialin |
作者单位 | ShanghaiTech Univ, Sch Informat Sci & Technol, Shanghai 201210, Peoples R China |
第一作者单位 | 信息科学与技术学院 |
通讯作者单位 | 信息科学与技术学院 |
第一作者的第一单位 | 信息科学与技术学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Dong, Jialin,Shi, Yuanming. Nonconvex Demixing from Bilinear Measurements[C]:IEEE,2018:666-670. |
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