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J-GLOBAL ID：201802270280157896   整理番号：18A0704740

高次マルコフ連鎖の逐次ベイズフィルタによる位相時系列アンラッピング

Sequential Bayesian filters with high order Markov chains for time series phase unwrapping

著者 (4件)： 梅原広明 (情報通信研究機構 脳情報通信融合研究セ) ,  岡田真人 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  岡田真人 (情報通信研究機構 脳情報通信融合研究セ) ,  成瀬康 (情報通信研究機構 脳情報通信融合研究セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 520(CCS2017 33-41)  ページ： 39-44  発行年： 2018年03月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 変動が大きい移動物体に対する高精度で高速な測位を実現させるために,搬送波位相のアンラップ推定モデルを改良する。変動にも柔軟に対応するとされるトレンド成分モデルを事前分布に導入し,円周統計に基づく尤度関数と組み合わせた逐次ベイズフィルタを構成した。さらに,周辺事後確率分布を正規分布とみなす近似を施すことで,推定値等のパラメータを代数的に更新するアルゴリズムを導いた。数値実験では,提案手法が正しくモデルやハイパーパラメータを選択した。柔軟性と計算高速性とノイズ低減機能を兼ね備えた位相アンラップ法が完成した。(著者抄録)

シソーラス用語： 位置測定 ,  高速化 ,  モデル ,  *Markov連鎖 ,  位相 ,  *フィルタ ,  自己回帰モデル ,  Kalmanフィルタ ,  雑音低減 ,  確率分布 ,  実験 ,  尤度関数
準シソーラス用語： 移動体測位 ,  推定モデル ,  搬送波位相 ,  *Bayesianフィルタ ,  Markov確率場 ,  ノイズ減少 ,  数値実験 ,  *位相アンラッピング

分類 (2件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルコフ連鎖 ,  逐次 ,  ベイズフィルタ ,  位相 ,  時系列