| 講演名 | 2013-02-01 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) 廣長 陽介, 平林 晃, コンダ ローラン, |
|---|---|
| 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. |
| 抄録(英) | We propose a maximum likelihood estimation approach for the recovery of continuously-defined sparse signals from noisy measurements, in particular periodic sequences of derivatives of Diracs and piecewise polynomials. The conventional approach for this problem is based on total-least-squares (a.k.a. annihilating filter method) and Cadzow denoising. It requires more measurements than the number of unknown parameters and mistakenly splits the derivatives of Diracs into several Diracs at different positions. Further on, Cadzow denoising does not guarantee any optimality. The proposed parametric approach solves all of these problems by defining an appropriate likelihood function. Since the likelihood function is non-convex, we exploit the stochastic method of particle swarm optimization (PSO) to find the global solution Simulation results confirm the effectiveness of the proposed approach, for a reasonable cost. |
| キーワード(和) | 不確定率有限信号 / 周期的微分インパルス列 / 周期的区分多項式 / 最尤推定 / Cadzowデノイジング |
| キーワード(英) | Signals with finite rate of innovation / derivative of Diracs / piecewise polynomials / maximum likelihood / estimation / Cadzow denoising |
| 資料番号 | SIP2012-102,RCS2012-259 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
|---|---|
| 開催期間 | 2013/1/24(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 | Signal Processing (SIP) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sampling and Recovery of Continuous Sparse Signals by Maximum Likelihood Estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 不確定率有限信号 / Signals with finite rate of innovation |
| キーワード(2)（和/英） | 周期的微分インパルス列 / derivative of Diracs |
| キーワード(3)（和/英） | 周期的区分多項式 / piecewise polynomials |
| キーワード(4)（和/英） | 最尤推定 / maximum likelihood |
| キーワード(5)（和/英） | Cadzowデノイジング / estimation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 廣長 陽介 / Yosuke HIRONAGA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山口大学大学院医学系研究科 Graduate School of Medicine, Yamaguchi University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 平林 晃 / Akira HIRABAYASHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山口大学大学院医学系研究科 Graduate School of Medicine, Yamaguchi University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | コンダ ローラン / Laurent CONDAT |
| 第 3 著者 所属（和/英） | グルノーブル工科大学&国立科学研究センター Grenoble Institute of Technology & National Science Research Center (CNRS) |
| 発表年月日 | 2013-02-01 |
| 資料番号 | SIP2012-102,RCS2012-259 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 423 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |