文献

J-GLOBAL ID：201702282436935506   整理番号：17A0457393

単一源検出に基づく混合行列推定アルゴリズム【Powered by NICT】

Mixing matrix estimation algorithm based on single source detection

著者 (4件)： Donghui Xu (Xi’an Research Institute of High Technology, Shaanxi Xi’an, China) ,  Dongdong Yang (Xi’an Research Institute of High Technology, Shaanxi Xi’an, China) ,  HaoMiao Liu (Xi’an Research Institute of High Technology, Shaanxi Xi’an, China) ,  Hongguang Ma (Beijing Institute of Technology, Guangdong Zhuhai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 343-347  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,入力信号の短時間Fourier変換と時間-周波数領域における満足スパース性条件を最初に示した。,固有値分解に基づく広帯域レーダ信号を用いた単一源検出の実現可能性を理論的に解析した。最後に,クラスタリング法を用いて,クラスタリング手法を用いた単一源近傍に対応する固有ベクトルを解析することにより源と混合行列の数を推定することである。クラスタリング解析は,観測された信号の代わりに固有ベクトルを用いて行われているその理由のために,この方法を用いて混合行列の推定は高精度と強いロバスト性を持ち,解析信号が十分に疎でなければならず,源信号の数は事前に知られているなどなければならない伝統的なK-meansクラスタリングアルゴリズムの欠点を克服する。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： 周波数領域 ,  レーダ ,  ロバスト性 ,  固有ベクトル ,  解析信号 ,  広帯域 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： k-means法 ,  高精度 ,  クラスタリング法 ,  固有値分解 ,  スパース性 ,  入力信号 ,  *推定アルゴリズム ,  *混合行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (2件)： 混合行列 ,  推定アルゴリズム