スパースな連続信号の標本化と最尤推定による再構成(無線通信のための信号処理及び一般)
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概要
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本論文では連続的に定義されたスパースな信号,とりわけ周期的微分インパルス列と周期的区分多項式の雑音を含んだ測定値からの最尤推定による再構成手法を提案する.この再構成問題に対しては既に,零変換フィルタの残差を最小化する手法やCadzowによる雑音除去手法が提案されている。しかし,前者には信号表現に用いるパラメータの数よりも多くの測定値を必要とし,必要以上の微分インパルスの位置を誤って求めてしまうという問題がある.さらに,後者には最適性が保証されていないという問題点がある.そこで,提案手法では対数尤度関数を適切に定義することにより,これらの問題を解決する.この関数は非凸であるため,確率的な大域探索手法である粒子群最適化を用いて最適解を探索する.計算機シミュレーションにより,提案手法が現実的な計算コストで従来法を超える精度を実現できることを示す.
- 2013-01-24
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