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J-GLOBAL ID：201702223938862270   整理番号：17A1624612

混合次数統計量を用いた混合近接場と遠方場源の分類と局在化【Powered by NICT】

Classification and localization of mixed near-field and far-field sources using mixed-order statistics

著者 (4件)： Zheng Zhi (School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Sun Jie (School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Wang Wen-Qin (School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Yang Haifen (School of Communication and Information Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 143  ページ： 134-139  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,混合次数統計学に基づく新規なアルゴリズムは混合近接場と遠方場音源定位のために提案した。,遠方場信号の到来方向(DOA)は第二近似解統計に基づく従来のMUSIC法を用いて推定した。,アレイ出力の四次キュムラント行列を構築した,これは混合信号源のDOAパラメータに関連しただけであった。遠方場信号の尖度を推定後,関連した遠方場成分を構築キュムラントマトリックスから除去することができ,近接場成分を導くことができた。キュムラント領域における近接場データを用いて,近接場信号源のDOA推定は高次MUSICスペクトルを用いて実行できる。最後に,近接場DOA推定値と,近接場源のパラメータ範囲は一次元探索を介して得ることができた。提案したアルゴリズムは,2次元探索も追加パラメータ対処理も含んでいる。さらに,汚染源タイプのより合理的な分類を達成することができる。シミュレーションの結果は,既存の方法と比較して提案したアルゴリズムの利点を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *統計量 ,  一次元 ,  キュムラント ,  音像定位 ,  *近接場 ,  二次元 ,  アルゴリズム ,  *遠方場 ,  到来方向推定 ,  統計学 ,  スペクトル
準シソーラス用語： 信号源 ,  混合信号 ,  MUSIC ,  到来方向 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 混合源 ,  音源定位 ,  近接場 ,  遠方場 ,  4次キュムラント

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 次数 ,  統計量 ,  近接場 ,  遠方場 ,  分類 ,  局在化