文献

J-GLOBAL ID：201802211361106958   整理番号：18A1806958

隠れ半Markovモデルのための最適検出と誤差指数【JST・京大機械翻訳】

Optimal Detection and Error Exponents for Hidden Semi-Markov Models

著者 (5件)： Bajovic Dragana (Department of Power, Electronic, and Telecommunications Engineering, Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad, Novi Sad, Serbia) ,  He Kanghang (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, U.K.) ,  Stankovic Lina (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, U.K.) ,  Vukobratovic Dejan (Department of Power, Electronic, and Telecommunications Engineering, Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad, Novi Sad, Serbia) ,  Stankovic Vladimir (Department of Electronic and Electrical Engineering, University of Strathclyde, Glasgow, U.K.)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing  (IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing)
巻： 12  号： 5  ページ： 1077-1092  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1889A  ISSN： 1932-4553  CODEN： IJSTGY  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： 時間が未知の点で起こる可能な値の有限集合間の値(状態)を超える雑音により劣化したランダム信号の検出を研究した。このような信号を隠れた半Markov信号としてモデル化し,各状態で費やされる時間に対して明示的(おそらく非幾何学的)分布を導入することにより古典的Markov連鎖を一般化した。二つの可能な信号状態とGauss雑音を仮定して,最適尤度比テストを導出し,プロセス観測の数である積に含まれる行列の数により,行列積の計算的に扱いやすい形式を持つことを示した。本論文で定義したスパース半Markovモデル遷移行列の簡単な測定変調により,積行列を独立で,同一に分布させた。この結果を用いて,Neyman-Pearson誤差指数が対応するランダム行列に対するトップLyapunov指数に等しいことを示した。大きな偏差の理論を用いて,誤差指数の下限を導出した。最後に,この限界は数値シミュレーションにより厳密であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ランダム行列 ,  Gauss雑音 ,  Markov連鎖 ,  シミュレーション ,  モデリング ,  *雑音 ,  ランダム信号
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  Lyapunov指数 ,  遷移行列 ,  行列積 ,  尤度比 ,  *Markovモデル , 【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)： Markovモデル ,  誤差 ,  指数