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J-GLOBAL ID：201002214396177741   整理番号：10A0914904

適応結合器による拡散最小二乗平均:定式化と性能解析

Diffusion Least-Mean Squares With Adaptive Combiners: Formulation and Performance Analysis

著者 (3件)： TAKAHASHI Noriyuki (Tokyo Inst. Technol., Tokyo, JPN) ,  YAMADA Isao (Tokyo Inst. Technol., Tokyo, JPN) ,  SAYED Ali H. (Univ. California, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 58  号： 9  ページ： 4795-4810  発行年： 2010年09月 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： 本論文では,ネットワーク上で信号と雑音統計の空間的変動に対してロバストネスを改善するために,拡散ネットワーク上で分散推定問題のために効果的な適応結合戦略を提示した。最小分散不偏推定問題と同様に結合重みを制御する問題を定式化し,提案適応結合器を導出した。提案結合器による拡散LMSアルゴリズムの平均トランジェントと平均二乗性能解析を行って,特に任意の凸結合規則は,重みがランダムで時変にもかかわらず平均して安定であることを示した。シミュレーション結果は,(1)提案適応結合器を持つ拡散LMSアルゴリズムが,既存の静的結合器と増分LMSアルゴリズムによるこれらより性能が優れている,(2)理論的解析は,実用性能の良い近似を与えることを示した。

シソーラス用語： 統計的推定 ,  ネットワーク ,  *適応フィルタ ,  *結合器 ,  ロバスト性 ,  *最小二乗法 ,  誤差 ,  *定式化 ,  性能分析 ,  変動 ,  平均二乗誤差
準シソーラス用語： LMS法 ,  ロバストネス ,  空間的変動 ,  *性能解析 ,  *分散推定

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  結合器 ,  拡散 ,  最小二乗 ,  平均 ,  定式化 ,  性能解析