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J-GLOBAL ID：201802264469631086   整理番号：18A0516771

高次元MVDRビーム成形:添加したランダム行列モデルに基づく最適化解【Powered by NICT】

High-Dimensional MVDR Beamforming: Optimized Solutions Based on Spiked Random Matrix Models

著者 (3件)： Yang Liusha (Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong) ,  McKay Matthew R. (Department of Electronic and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong) ,  Couillet Romain (Laboratoire des Signaux et Systemes (UMR8506), CNRS-CentraleSupelec-Universite Paris-Sud, Gif-sur-Yvette, France)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 66  号： 7  ページ： 1933-1947  発行年： 2018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： 最小分散無歪応答(MVDR)ビームフォーミング(またはCaponビームフォーミング)は干渉をヌリングする雑音回復力を提供する能力のために,最も一般的な適応アレイ処理戦略の一つである。このビームフォーマによる実用的な挑戦は,受信信号の逆共分散行列,データから推定しなければならないを含むことである。現代の高次元応用下で,古典的推定量はサンプリング雑音,ビームフォーマ性能を損なうによって大きな影響を受けることが知られている。,MVDRビーム成形,高次元設定に適したへの新しいアプローチを提案した。特に,MVDR問題との類似性とランダム行列理論におけるいわゆる「スパイクモデル」を吸入することにより,著者らは古典的な方法(例えば,整合フィルタと試料マトリックス反転法),よりロバストな解,対角負荷に基づく方法のようなより性能が優れていることが示されているロバストなビーム成形解を提案した。この方法の鍵は,最適化された逆共分散推定器の設計,MVDR応用向けに調整した固有値クリッピングおよび収縮関数を適用するものである。提案MVDR溶液は簡単で,閉じた形で,実装が容易である。Copyright 2018 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： 整合フィルタ ,  *ランダム行列 ,  ロバスト性 ,  推定量 ,  *ビーム成形 ,  雑音 ,  *最適化 ,  類似性 ,  *高次元 ,  固有値
準シソーラス用語： 共分散推定 ,  ランダム行列理論 ,  共分散行列 ,  受信信号 ,  最小分散 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高次元 ,  ビーム成形 ,  行列モデル ,  最適化 ,  解