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J-GLOBAL ID：201702256266573561   整理番号：17A0826207

複雑な構造化パラ正常雑音中の信号検出【Powered by NICT】

Signal Detection in Complex Structured Para Normal Noise

著者 (3件)： Woodbridge Yonatan (Department of Statistics, Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, Israel) ,  Elidan Gal (Department of Statistics, Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, Israel) ,  Wiesel Ami (School of Computer Science and Engineering, Hebrew University of Jerusalem, Jerusalem, Israel)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 9  ページ： 2306-2316  発行年： 2017年 
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,相関性を有する非Gauss雑音におけるターゲット検出を検討した。フレキシブルな非Gauss限界だけでなく,変数間の相関を特定することを可能にする多変量複素値分布の新しいクラスを導入し,円対称性を保持している。このクラスに属する雑音に対して,種々の環境下での信号検出の基本的問題を研究し,必要な(一般化)尤度比検定を開発した。も雑音パラメータの推定を考慮し,最尤定式化を導いた。人工的データおよび実データに対する計算機シミュレーションを用いて提案アプローチの性能を評価し,両方の相関と非Gauss性を用いることの利点を明確に示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最尤法 ,  非Gauss雑音 ,  対称性 ,  *構造形成 ,  定式化 ,  尤度比検定 ,  *雑音 ,  計算機シミュレーション ,  *信号検出
準シソーラス用語： 雑音パラメータ ,  多変量 ,  ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 構造化 ,  雑音 ,  信号検出