共分散行列領域での雑音除去に基づく拡散性雑音に頑健な複数音源定位
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概要
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本稿では、拡散性雑音の存在下でも正確に複数音源の方位角を推定する手法を提案する。複数音源の方位角を推定するための手法として知られるMUSIC(MUltiple Slgnal Classification)は、空間的に白色な雑音に対しては頑健だが、拡散性雑音が存在すると推定精度が低下する。提案手法では、方向性信号の共分散行列が低ランクであるという仮定と、拡散性雑音の共分散行列が行列空間内の或る部分空間に属するという仮定に基づき、観測された共分散行列から方向性信号の共分散行列を推定し、それに対してMUSICを適用する。拡散性雑音の共分散行列の部分空間モデルは、素子間で無相関な雑音、コヒーレンス行列が既知の雑音、結晶型アレイで観測された等方雑音といった従来の雑音モデルを特別な場合として含む。実環境で録音された雑音を用いた実験により、提案法を用いて従来のMUSICよりも高精度に複数音源の方位角を推定できることが示された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-12-03
著者
-
小野 順貴
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
嵯峨山 茂樹
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
嵯峨山 茂樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
小野 順貴
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
嵯峨山 茂樹
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科情報処理学専攻
-
伊藤 信貴
東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻
-
伊藤 信貴
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
小野 順貴
東京大学情報理工学系研究科
-
小野 順貴
東京大学
-
嵯峨山 茂樹
東京大学情報理工学系研究科
-
ヴァンソン エマニュエル
フランス国立情報学自動制御研究所
-
グリボンヴァル レミ
フランス国立情報学自動制御研究所
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