データ拡張を利用する2次元スペクトル推定法とその改良
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概要
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少数データアレーからの2次元正弦波信号の周波数を推定する目的において,2次元スペクトル推定法を適用することを考える.代表的な2次元線形予測法である2次元自己相関法とFrostらによって提案されたデータ拡張法を比較し,データ拡張法の方が良好なスペクトル推定結果を与えることを示す.しかし,付加雑音の混入は,データ拡張法の推定精度を劣化させる.そこで,まず,1次元処理において,Yule-Walker方程式における相関行列の対角成分から雑音パワーを引き去る雑音成分補正法に着目する.そして,従来未解決とされていた,雑音パワーの良好な推定法の探索と雑音パワーの推定値の引きすぎによるAR係数推定精度の劣化の問題を同時に解決できる,簡潔かつ効率的な雑音補正AR係数推定法を導出する.更に,それをデータ拡張法へ適用することにより,改良データ拡張法を導く.この改良法により,データ予測精度の向上と共に,大幅に改善される2次元スペクトルの推定結果が得られることが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-08-25
著者
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