ホップフィールドネットワークを用いたアレーセンサ誤差にロバストな到来方向推定法
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概要
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MUSIC法やESPRIT法などの固有値展開に基づく到来方向推定手法を理想的なセンサアレー出力に適用した場合には,高分解能が達成できる.しかしながら,センサ配置誤差や移相器の劣化などによるアレーセンサ誤差が存在する場合には,推定結果に著しい誤差が生じる.また,十分な推定精度を得るためには,アレー入力に比較的高い信号対雑音比が必要とされる.本論文では,到来方向推定にニューラルネットワークの一つであるホップフィールドネットワークを採用し,トレーニング信号を用いることでアレー誤差に対してロバストな到来方向推定法を提案する.計算機シミュレーションによりMUSIC法と比較して提案手法の有効性を検言正している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-01
著者
-
浜田 望
慶応義塾大学 理工学部
-
山岡 建夫
慶応義塾大学理工学部
-
佐藤 智
慶応義塾大学理工学部
-
浜田 望
慶応義塾大学
-
浜田 望
慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン工学専攻信号処理研究室
-
正田 しおり
慶応義塾大学理工学部
-
浜田 望
慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン工学専攻
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