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J-GLOBAL ID：201102284978973491   整理番号：11A1326004

雑音を伴う観測から時変自己回帰パラメータを推定する一般化固有値分解に基づく時間発展法

EVOLUTIVE METHOD BASED ON A GENERALIZED EIGENVALUE DECOMPOSITION TO ESTIMATE TIME VARYING AUTOREGRESSIVE PARAMETERS FROM NOISY OBSERVATIONS

著者 (3件)： IJIMA Hiroshi (Wakayama Univ., Wakayama, JPN) ,  PETITJEAN Julien (Univ. Bordeaux, Talence, FRA) ,  GRIVEL Eric (Univ. Bordeaux, Talence, FRA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2011 Vol.5  ページ： 3808-3811  発行年： 2011年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レーダにおけるクラッタ処理などに用いられる時変自己回帰(TVAR)モデルに関して,雑音を伴う観測値からTVARパラメータを推定する雑音部分空間(NS)利用手法を提案した。この方法は,加法性雑音の分散と重みの両方を,一般化固有値分解により推定できる。この方法の性能を,再帰的変数誤差(REIV)法やKalman型アルゴリズムなどの他手法とシミュレーションにより比較した。NS法とREIV法の計算量はほかの再帰的アルゴリズムよりわずかに大きいが,雑音分散に関する事前情報を必要とせず,またNS法は高精度の結果を与えることを明らかにした。

シソーラス用語： *自己回帰モデル ,  *パラメータ推定 ,  *時変系 ,  空間 ,  Gauss雑音 ,  白色雑音 ,  分散【variance】 ,  重み関数 ,  数学的変換 ,  時間発展 ,  測定データ ,  Kalmanフィルタ ,  アルゴリズム ,  計算量 ,  精度 ,  知識 ,  最小二乗法 ,  固有値分解 ,  高精度 ,  再帰アルゴリズム
準シソーラス用語： 再帰的アルゴリズム ,  事前情報 ,  *付加白色Gauss雑音 ,  部分空間

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (9件)： 雑音 ,  観測 ,  時 ,  自己回帰 ,  パラメータ ,  推定 ,  一般化 ,  固有値分解 ,  発展