文献

J-GLOBAL ID：201502210105528250   整理番号：15A1120689

ランダム行列理論を用いた信号源計数のための最小記述長(MDL)アルゴリズム【Powered by NICT】

MDL Algorithm for Source Enumeration Using Random Matrix Theory

著者 (3件)： Ai Jianjian (School of Navigation and Aerospace Engineering,Information Engineering Univ., He’nan, Zhengzhou) ,  Liu Chengcheng (School of Navigation and Aerospace Engineering,Information Engineering Univ., He’nan, Zhengzhou) ,  Zhao Yongjun (School of Navigation and Aerospace Engineering,Information Engineering Univ., He’nan, Zhengzhou)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 31  号： 2  ページ： 186-193  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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： 伝統的な情報理論的基準は多数アレイセンサが比較的少数試料スナップショットの場合性能低下を有することを問題によると,ランダム行列理論に基づいたソース列挙のための新しい最小記述長(MDL)アルゴリズムを提案した。法は,観測データの密度を持つランダム行列理論における固有値の分布に及ぼすいくつかの特徴を組み合わせた従来のMDL基準フレームワークに基づく新しいMDL基準を構築するために,源計数のために使用した。シミュレーション結果と理論解析は一致することを示した。アレイセンサの数に関係なく,小サンプルスナップショット数の場合に高い検出確率を示した。その結果,広い範囲の応用を持っている。さらに,伝統的なMDL法と比較して同程度の計算コストを持つ。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： センサアレイ ,  固有値 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  情報理論
準シソーラス用語： 計算コスト ,  検出確率 ,  理論解析 ,  MDL基準 ,  性能劣化 ,  スナップショット ,  *最小記述長 ,  *信号源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ランダム行列理論 ,  信号源 ,  計数 ,  最小記述長 ,  アルゴリズム