Importance Samplingによるフラクタル表面データへの分解を用いた特徴抽出とその応用(衛星を用いる移動体通信,無線通信一般)

概要

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本報告では,Importance Samplin(IS)によるフラクタル表面データへの分解を用いた3次元データからの特徴抽出と,その応用について示す。複数のフラクタル信号(表面データ)の重畳したデータの生成モデルを仮定し,ウェーブレット変換係数により表現されるゆう度関数を求め,ゆう度による荷重平均値を用いた手順によりパラメータを推定する。この場合,モンテカルロシミュレーションに用いる乱数の生成を効率化して,より少ないサンプル数で計算が可能となるように工夫するためIS手法を用いる。しかし,推定されたものは統計量(フラクタル次元と分散)であり,このままでは座標平面域の情報を直接的に用いないため,ゆう度関数は単調となる問題がある。これを解決するため,座標平面でのウェーブレット係数を最急降下法を用いて推定し,この推定誤差により,ゆう度関数を修正する。応用例としてフラクタル表面の重畳データに,ランダムな特徴点が加わったモデルについて,観測データと推定された表面との差異から特徴点を求める方法を示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-01-09