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J-GLOBAL ID：201302242368220580   整理番号：13A1105013

MCMC法を通した大気雑音の混合モデルのためのパラメータ推定

Parameter estimation for mixture model of atmospheric noise through MCMC method

著者 (3件)： Ying Wenwei (Coll. of Electronic Engineering,Naval Univ. of Engineering, Wuhan) ,  Jiang Yuzhong (Coll. of Electronic Engineering,Naval Univ. of Engineering, Wuhan) ,  Liu Yueliang (Coll. of Electronic Engineering,Naval Univ. of Engineering, Wuhan)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 34  号： 6  ページ： 1241-1245  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大気雑音は低周波通信方式における主要な干渉で,非常にインパルシブである。非Gauss雑音のモデルのパラメータを推定するための研究は,低周波受信機の性能を改善するのに大きい重要性がある。この論文は,混合モデルのパラメータを推定するためにMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)方式を提案する。方式はGibbsサンプラとM-Hアルゴリズムを通してパラメータをアップデートして,Bayes階層構造モデルに基づいている。混合モデルにおけるα安定分布は製品の特性を用いて正規分布と等価である。付加的層を完全な柔軟性のために階層構造に加える。結果は,新しい方法には良好な性能と高精度があり,すばらしく実際に適用できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *パラメータ推定 ,  モデル ,  モンテカルロ法 ,  大気雑音 ,  非Gauss雑音 ,  Markov連鎖 ,  改変 ,  改良 ,  更新 ,  アルゴリズム ,  正規分布 ,  通信方式 ,  階層構造
準シソーラス用語： 混合モデル ,  MCMC法 ,  モンテカルロ ,  アップデート ,  構造モデル

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： MCMC法 ,  大気雑音 ,  混合モデル ,  パラメータ推定