Distributed Decoding From Heterogeneous 1-Bit Compressive Measurements

压缩传感 甲骨文公司 算法 解码方法 估计员 维数(图论) 计算机科学 二进制数 符号(数学) 常量(计算机编程) 数学 统计 组合数学 软件工程 数学分析 算术 程序设计语言
作者
Canyi Chen,Li Zhu
出处
期刊:Journal of Computational and Graphical Statistics [Taylor & Francis]
卷期号:32 (3): 884-894
标识
DOI:10.1080/10618600.2022.2118751
摘要

We develop a communication-efficient distributed estimation for the 1-bit compressive sensing where unknown sparse signals are coded into binary measurements with noises and sign flips. We allow for distinctive sign-flipped probabilities and intensities of noises for measurements collected at different nodes, which raises a heterogeneity issue. We suggest a distributed algorithm through penalized least squares to recover sparse signals. This algorithm is computationally very efficient with only gradient information communicated. The resulting distributed estimate converges after a single iteration even when a lousy initial estimate is provided, and achieves a nearly oracle rate after a constant number of iterations. We prove that, under some mild conditions, with high probability, the distributed estimate approximates the underlying true sparse signal with precision δ after a finite number of iterations, as long as the total sample size N satisfies (s log p)/(δ2N)=O(1), where p is the dimension and s is the number of nonzero elements of the underlying true sparse signals. We establish statistical guarantee for support recovery. Extensive experiments are provided to illustrate the effectiveness of our proposed distributed algorithm. Supplementary materials for this article are available online.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.4应助ayu采纳,获得10
刚刚
刚刚
1秒前
樱落完成签到,获得积分10
1秒前
一只商路神完成签到 ,获得积分10
1秒前
3秒前
酷波er应助olivia采纳,获得10
3秒前
3秒前
科研通AI6.2应助aliu采纳,获得30
4秒前
5秒前
青竹新曲发布了新的文献求助10
5秒前
Hana应助傲娇中蓝采纳,获得20
6秒前
6秒前
科研通AI6.1应助lcx采纳,获得10
6秒前
suzzky发布了新的文献求助10
6秒前
笨笨的白梅完成签到,获得积分10
6秒前
拓跋康给拓跋康的求助进行了留言
6秒前
Joceelyn完成签到,获得积分10
7秒前
科目三应助以太歌声采纳,获得10
7秒前
7秒前
seven发布了新的文献求助20
7秒前
哆啦A梦完成签到 ,获得积分10
8秒前
ld2024完成签到,获得积分10
8秒前
七七发布了新的文献求助10
8秒前
xiaoiao完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
DAVID发布了新的文献求助50
9秒前
Becky完成签到,获得积分10
9秒前
ayu发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
黄婷发布了新的文献求助10
11秒前
有风发布了新的文献求助10
11秒前
明理雨莲发布了新的文献求助20
11秒前
12秒前
温婉的向真完成签到,获得积分10
12秒前
生动的友绿完成签到,获得积分10
12秒前
大大完成签到,获得积分10
12秒前
qing_li完成签到,获得积分10
12秒前
科研通AI6.2应助饱满的纹采纳,获得10
13秒前
Orange应助洋云子采纳,获得10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Merrill's Atlas of Radiographic Positioning and Procedures - 3-Volume Set, 16th Edition 2000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 540
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
Materials Informatics Molecules, Crystals and Beyond A volume in Acta Materialia Book Series 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7068332
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8729517
关于积分的说明 18473966
捐赠科研通 6600104
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3126755
关于科研通互助平台的介绍 2223206
邀请新用户注册赠送积分活动 2102157