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J-GLOBAL ID：201802278973038464   整理番号：18A0861487

センサアレイ較正のための統計的スパース性に基づく方法【JST・京大機械翻訳】

A statistical sparsity-based method for sensor array calibration

著者 (3件)： Zhao Lifan (Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore) ,  Goh Shen Tat (Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore) ,  Ng Wee Siong (Institute for Infocomm Research, Agency for Science, Technology and Research, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WF-IoT  ページ： 191-194  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： インターネット間アプリケーションにおいて,到来方向(DOA)技術は,ソースの方向を同定する上で重要な役割を果たす。しかし,アンテナアレイシステムは,実際のシナリオで正確に較正するのが難しい。本論文では,未知の誤差を持つアンテナアレイに対してDOA推定問題を考察した。特に,空間領域におけるスパース性が利用される。そこでは,誤差は事前情報なしで実際に未知であると仮定されている。提案したアルゴリズムは,センサアレイにおける未知の誤差を較正し,同時にソースのDOAを推定することができる。特に,提案したアルゴリズムは高速スパースBayesフレームワークに基づいており,そこでは全プロセスを高効率で実行できる。統計的方法でスパース性を利用することによって,ソースの数は事前に知られる必要がない。シミュレーション結果は,提案方法が低い計算複雑さで正確な推定を得ることができることを実証することができた。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： シミュレーション ,  高速度 ,  アレイアンテナ ,  応用プログラム ,  *センサアレイ ,  統計的方法 ,  計算量 ,  到来方向推定 ,  インターネット ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 高効率 ,  事前知識 ,  空間領域 ,  到来方向 ,  *スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： センサアレイ ,  較正 ,  統計 ,  スパース性