信号数検出における最大尤度比の確率分布近似について(スマートパーソナルシステム, 一般)
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概要
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信号処理のさまざまな場面における基本的で重要な問題の一つとして, 重畳信号数の検出が挙げられる.信号数検出法として, 従来からMDL, AICなどの情報量基準を用いるモデル選択法がよく知られている.しがしながら, これらの手法は観測データサンプルが少ない場合には適用不可能である.そのため, 我々はサンプルデータが少ない場合に適用可能な信号数検出のための評価基準BMLの設計法を提案した.これは, 最大尤度比の確率分布を用い, 信号数検出の正解率を指定して評価基準を定めるものである.しかしながら一般に, 最大尤度比の確率分布関数は定式化されていないため, 数値的にこれを定める必要がある.本稿では, 無限大のSNRを仮定の下では最大尤度比のサンプルが, 雑音のみから容易に生成出来ることを導く.これにより, 最大尤度比のサンプルを多数収集して, 確率分布関数を部分的に近似することが可能となる.BMLの設計のためには, 近似された確率分布関数の範囲外を必要とすることもあるため, 部分的に近似された確率分布関数を関数近似して, 外挿することを提案する.最後に, シミュレーションにより, 提案する最大尤度比の確率分布近似の有効性を示す.
- 2005-06-09
著者
-
鈴木 正清
北見工業大学情報システム工学科
-
張 明
北見工業大学 大学院工学工学研究科
-
滕 〓〓
北見工業大学 大学院工学工学研究科
-
范 薇
北見工業大学大学院
-
鈴木 正清
北見工業大学
-
鈴木 正清
北見工大
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