HMMを用いたELF帯環境電磁波における異常電磁放射信号の検出に関する一検討
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概要
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現在,環境電磁波から地震発生に由来する異常な電磁放射信号(以下,異常信号)を検出する研究が行われており,著者等は極超低周波数帯による電磁波観測,データの解析を行っている.先行研究により複数の異常信号検出手法が提案されているが,必要とする学習データに制約があり,未知の異常信号を検出できない可能性や,異常信号と関連のない突発的な非定常信号を誤検出してしまうなどの問題がある.そのため,これらの問題を解決する手法が望まれる.そこで本稿では異常信号を含まない観測信号の振幅密度分布のみをHMMに学習させ,異常信号を検出する手法を提案する.観測信号の画像から求めた振幅密度分布をHMMの入力信号として,異常信号の検出に最適な入力パターンとHMMの状態数について検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-05-21
著者
-
内匠 逸
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
板井 陽俊
愛知県立大学
-
安川 博
愛知県立大学
-
畑 雅恭
中部大学
-
畑 雅恭
中部大学地球ウオッチ・市民安全センター
-
伊藤 義尚
愛知県立大学
-
伊藤 義尚
愛知県立大学大学院情報科学研究科
-
畑 雅恭
中部大学工学部
-
畑 雅恭
中部大学情報工学科
-
板井 陽俊
愛知県立大学情報科学部地域情報科学科
-
内匠 逸
名古屋工業大学
-
内匠 逸
名古屋工業大学情報基盤センター
-
畑 雅恭
Chubu University
-
安川 博
Aichi Prefectural University
-
Itai Akitoshi
Fac. Of Information Sci. And Technol. Aichi Prefectural Univ.
-
畑 雅恭
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
畑 雅恭
中部大 工
-
畑 正恭
中部大学工学部
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