講演名 2009-06-11
確率的最大尤度方位推定法の厳密な定式化(スマートパーソナルシステム,一般)
鈴木 正清, 陳 海華,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) 本稿では,確率的あるいは条件なし最大尤度(Stochastic or Unconditional Maximum Likelihood,UML)方位推定法の厳密な定式化を提案する.これまでの定式化では,重要な条件,すなわちノイズ成分を除く受信信号成分の共分散行列の非負定値性が抜け落ちており,かつ,不適切な大局解が解空間に現れる.本稿で提案する厳密な定式化によって,これらの問題が解決される.
抄録(英) This paper presents an exact formulation of Stochastic or Unconditional Maximum Likelihood (UML) estimation for directions-of-arrival (DOA) finding. In the previous formulation, an important condition is missing. That is the non-negative definiteness of the covariance matrix of signal components without additive noises. Because of this, it is not only guaranteed that the covariance matrix is non-negative definite, but also inadequate global solutions appear in the solution space. Furthermore global search fails in finding an adequate solution. This paper proposes an exact formulation of UML which guarantees to estimete a non-negative definite covariance matrix of signal components. Then the inadequate global solutions disappear and global search succeeds in finding adequate solution.
キーワード(和) 方位推定 / 最尤法 / 確率信号モデル / 非負定値性
キーワード(英) DOA finding / ML estimation / stochastic signal model / non-negative definiteness
資料番号 SIS2009-2
発行日

研究会情報
研究会 SIS
開催期間 2009/6/4(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
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)
本文の言語 ENG
タイトル(和) 確率的最大尤度方位推定法の厳密な定式化(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) Exact Formulation of Stochastic ML Extimation of DOA
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 方位推定 / DOA finding
キーワード(2)(和/英) 最尤法 / ML estimation
キーワード(3)(和/英) 確率信号モデル / stochastic signal model
キーワード(4)(和/英) 非負定値性 / non-negative definiteness
第 1 著者 氏名(和/英) 鈴木 正清 / Masakiyo SUZUKI
第 1 著者 所属(和/英) 北見工業大学
Kitami Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 陳 海華 / Hihua CHEN
第 2 著者 所属(和/英) 北見工業大学
Kitami Institute of Technology
発表年月日 2009-06-11
資料番号 SIS2009-2
巻番号(vol) vol.109
号番号(no) 78
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日