| 講演名 | 2005/6/9 信号数検出における最大尤度比の確率分布近似について(スマートパーソナルシステム, 一般) 張 明, 滕 〓〓, 范 薇, 鈴木 正清, |
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| 抄録(和) | 信号処理のさまざまな場面における基本的で重要な問題の一つとして, 重畳信号数の検出が挙げられる.信号数検出法として, 従来からMDL, AICなどの情報量基準を用いるモデル選択法がよく知られている.しがしながら, これらの手法は観測データサンプルが少ない場合には適用不可能である.そのため, 我々はサンプルデータが少ない場合に適用可能な信号数検出のための評価基準BMLの設計法を提案した.これは, 最大尤度比の確率分布を用い, 信号数検出の正解率を指定して評価基準を定めるものである.しかしながら一般に, 最大尤度比の確率分布関数は定式化されていないため, 数値的にこれを定める必要がある.本稿では, 無限大のSNRを仮定の下では最大尤度比のサンプルが, 雑音のみから容易に生成出来ることを導く.これにより, 最大尤度比のサンプルを多数収集して, 確率分布関数を部分的に近似することが可能となる.BMLの設計のためには, 近似された確率分布関数の範囲外を必要とすることもあるため, 部分的に近似された確率分布関数を関数近似して, 外挿することを提案する.最後に, シミュレーションにより, 提案する最大尤度比の確率分布近似の有効性を示す. |
| 抄録(英) | In various scenes of signal processing, one of the basic and central problems consists in detecting the number of signals. Techniques of the modle seletcion based on information criteria, such as AIC and MDL, are most commonly used for detecting the number of signals. However, conventional techniques could not be applied to tha case of the case of a small number of obervation samples available. We have proposed a novel design method of criteria BML, an abreviation of Biased Maximum Likelihood, for detecting the number of signals to overcome the problem. To design the proposed criteria, the probability distribution function of the Maximum Likelihood Ratio, MLR, which is not formulated analytically, is needed. In this report, we show that a sample of MLR can be generated only from nouse samples. It makes us possible to partially estimate the probability distribution function of MLR by collecting large number of samples of MLR. To extrapolate the partially estimated probability distribution finction, we propose to approximate it by a suitable function. Finally, simulation results are shown to demonstrate the validity of the proposed approximation method of probability distribution function of MLR. |
| キーワード(和) | 信号数検出 / 最大尤度比 / 確率分布関数 |
| キーワード(英) | signal number detection / MDL / BML / maximum likelihood ratio / probability distribution function |
| 資料番号 | SIS2005-4 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2005/6/9(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Smart Info-Media Systems (SIS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 信号数検出における最大尤度比の確率分布近似について(スマートパーソナルシステム, 一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Approximation of Probability Distribution Function of Maximum Likelihood Ratio for Signal Number Detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 信号数検出 / signal number detection |
| キーワード(2)（和/英） | 最大尤度比 / MDL |
| キーワード(3)（和/英） | 確率分布関数 / BML |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 張 明 / Ming ZHANG |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北見工業大学大学院工学研究科情報システム工学専攻 Course of Computer Sciences, Graduate School of Engineering, Kitami Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 滕 〓〓 / Tingting TENG |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北見工業大学大学院工学研究科情報システム工学専攻 Course of Computer Sciences, Graduate School of Engineering, Kitami Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 范 薇 / Wei FAN |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北見工業大学大学院工学研究科情報システム工学専攻 Course of Computer Sciences, Graduate School of Engineering, Kitami Institute of Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 鈴木 正清 / Masakiyo SUZUKI |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北見工業大学大学院工学研究科情報システム工学専攻 Course of Computer Sciences, Graduate School of Engineering, Kitami Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2005/6/9 |
| 資料番号 | SIS2005-4 |
| 巻番号（vol） | vol.105 |
| 号番号（no） | 111 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |