確率信号モデルによる最大尤度方位推定ためのAMアルゴリズムの既約形(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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本論文では,センサアレイを用いる方位推定について,確率信号モデルに基づく最大尤度方位推定法(Unconditional Maximum Likelihood estimation,UML推定)のためのAMアルゴリズムの数値的不安性の解消を考察する.はじめに,厳密なUML推定の定義を示し,その伝統的な解法としてAMアルゴリズムを述べる.UML方位推定において,複数の方位パラメータが一つの値に収束しようとするとき,数値に不安定になる.こねは,複数の方位パラメータが同一値を持つとき,UML評価基準が不定になることに起因する.本論文では,UML評価関数を変動パラメータに依存する成分と依存しない成分に分離して,AM法の効率化を計る.こねをEfficient AM(EAM)法と称する.EAM法に等間隔直線アレイの条件を付すことにより,EAM法で用いる評価基準の既約形を導く.既約な評価基準をもちいるAM法をIrreducible AM(IAM)と称する.最後に,IAM法によって数値的安定性が確保され,かつアルゴリズムの効率化が計られることをシミュレーションによって示す.
- 2008-06-05
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