| 大会名称 |
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
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2019
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| 発行日 |
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2019-03-05
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| セッション番号 |
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B-2
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| セッション名 |
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宇宙・航行エレクトロニクス
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| 講演日 |
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2019/03/21
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| 講演場所(会議室等) |
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52号館 101教室
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| 講演番号 |
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B-2-11
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| タイトル |
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ガウス混合モデルとEMアルゴリズムに基づくRPM法のパラメータ最適化法
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| 著者名 |
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◎高橋蹴人, 木寺正平,
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| キーワード |
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マイクロ波, ミリ波, レーダー, RPM法, ガウス混合モデル
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| 抄録 |
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マイクロ波・ミリ波レーダは，粉塵，濃煙及び悪天候下でも測定可能であるため，自動車の衝突回避センサ等に有用である．レーダによる画像化法として，RPM(Range Points Migration)法が提案されている\cite{RPM}．RPM法は，各素子位置の距離データから抽出される距離点と呼ばれる離散点の集合から，到来方向分布をカーネル密度推定で推定する手法であり，多数の散乱点が混在する場合でも高精度な画像化を実現する．しかし，同手法ではカーネル密度推定のパラメータを事前に決定する必要がある．本稿では，RPM法の分布推定においてガウス混合基底(GMM:Gaussian Mixture Model)を導入し，EM(Expectation Maximization)アルゴリズムで各パラメータを自動的に決定する手法を導入する．数値計算に基づく性能評価により，本手法の有効性を示す．
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