Compressed Sensing (이하 압축 감지 기술)은 Nyquist 률 이하로 아날로그 신호를 샘플 할 수 있는 기법이다. 이 기법으로 신호는 기존의 신호 샘플 방법보다 적은 수의 측정값으로 표현이 가능하며 또한 선형 프로그래밍을 이용하여 측정값으로부터 본래 신호를 높은 확률로 복원할 수 있다. 이를 통해 압축 감지 기술은 같은 신호를 획득하는데 소모되는 측정 시간 및 ADC (analog-to-digital converter) 자원의 양을 크게 감소시키는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 압축 감지 기술에 대한 기본적인 개념과 임의 기저를 이용하여 아날로그 신호로부터 측정값을 획득하는 방법과 본래 신호를 복원하는 방법에 대해 설명하고 무선통신 분야에서의 압축 감지 기술 응용 예시를 소개한다.
Compressed Sensing is a method to sample analog signals at a rate under the Nyquist rate. With this scheme, it is possible to represent signals with a relatively smaller number of measurements than that of the conventional sampling method, and the original signals are reconstructed with high probability from the acquired measurements using the linear programming. Compressed sensing allows measurement time and/or the amount of ADC (analog-to-digital converter) resources for the signal acquisitions to be reduced. In this paper, we presents the backgrounds of the compressed sensing, a way to acquire measurements from an analog signal with a random basis, and the signal recovery method. Also we introduce applications of compressed sensing in wireless communications.
