RBFネットワークを用いた到来波方向の適応推定(ディジタル信号処理)
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概要
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DOA(direction-of-arrival)推定問題は,レーダ,ソナー,高解像度スペクトル解析において重要な意味をもっている.アレーアンテナを用いてDOA推定問題を解く手法が数多く提案されているが,一般的に計算量が大きくなる.本論文では,RBF(Radial Basis Function,動径基底関数)ネットワークと呼ばれる学習ネットワークを用いた到来方向の適応推定を提案する.これは,自己相関行列から到来角度への写像を求める問題としてとらえ,DOA推定問題を解こうとするものである.具体的には,到来角度,信号電力について独立に離散化し,それら離散化したデータに対応する自己相関行列を学習データとしてRBFネットワークを学習させる.その際,クラスタリングにより,基底関数を削減する.また,感度解析により,自己相関行列の推定誤差に対しロバストなネットワークを構築する.これにより,DOAを高速に推定することができる.
- 2004-09-01
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