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J-GLOBAL ID：201702277359409817   整理番号：17A0856598

線形離散状態空間モデルのための最小分散無歪応答推定器【Powered by NICT】

Minimum Variance Distortionless Response Estimators for Linear Discrete State-Space Models

著者 (5件)： Chaumette Eric (ISAE-SUPAERO, Universite ́ de Toulouse, Toulouse, France) ,  Priot Benoit (ISAE-SUPAERO, Universite ́ de Toulouse, Toulouse, France) ,  Vincent Francois (ISAE-SUPAERO, Universite ́ de Toulouse, Toulouse, France) ,  Pages Gael (ISAE-SUPAERO, Universite ́ de Toulouse, Toulouse, France) ,  Dion Arnaud (ISAE-SUPAERO, Universite ́ de Toulouse, Toulouse, France)
資料名： IEEE Transactions on Automatic Control  (IEEE Transactions on Automatic Control)
巻： 62  号： 4  ページ： 2048-2055  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0223A  ISSN： 0018-9286  CODEN： IETAA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線形離散状態空間モデルでは,特定の条件下で,線形最小平均二乗フィルタ推定は,便利な再帰的予測器/修正器形式を持ち,Kalmanフィルタを別名。本論文の目的は,線形最小分散無歪応答(MVDR)フィルターは正確に同じ漸化,重み付き最小二乗推定器に基づく初期化を除いて共有することを示すことである。MVDRフィルタである平均二乗誤差の意味で準最適ならば,それは初期値に事前知識(第1及び第二次統計量)に依存しない無限インパルス応答無歪フィルタ(deconvolver)である。言い換えれば,MVDRフィルタを事前計算することができ,その挙動は初期値に事前知識とは独立に事前に評価することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最小二乗推定 ,  *線形性 ,  フィルタ ,  インパルス応答 ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  初期値 ,  平均二乗誤差 ,  予測器 ,  *歪応答 ,  *最小分散 ,  *状態空間モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 線形 ,  状態空間モデル ,  最小分散 ,  歪応答 ,  推定