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J-GLOBAL ID：201902242719942627   整理番号：19A0518123

コグニティブ無線のための非線形Kalmanフィルタを用いた2D-DOAと搬送波周波数の同時推定法【JST・京大機械翻訳】

Joint 2D-DOA and Carrier Frequency Estimation Technique Using Nonlinear Kalman Filters for Cognitive Radio

著者 (4件)： Elaraby Samar (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Port Said University, Port Said, Egypt) ,  Soliman Heba Y. (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Port Said University, Port Said, Egypt) ,  Abdel-Atty Heba M. (Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Port Said University, Port Said, Egypt) ,  Mohamed Mohamed A. (Electronics and Communication Engineering Department, Faculty of Engineering, Mansoura University, Mansoura, Egypt)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 25097-25109  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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,帯域制限音源信号の到来方向(DOA)のキャリア周波数とそれらの対応する二次元方向(DOA)を共同的に推定する問題を,認知無線のために考察した。広帯域スペクトル上に広がるキャリア周波数を推定する主な問題は,高サンプリング速度の要求である。このように,Kalmanフィルタを,ハードウェア複雑性を緩和するために,提案したアルゴリズムの時間領域の代わりに空間領域に適用した。提案したアルゴリズムは,空間容量を増加させるために単一DOAの代わりに方位角と仰角の両方を利用する。拡張Kalmanフィルタ(EKF)と無香料Kalmanフィルタ(UKF)の2つの異なるタイプの非線形Kalmanフィルタを用いて,2つのアプローチを提案した。シミュレーションを用いて,両フィルタの性能に影響する因子を検討した。推定パラメータを同じ範囲にスケーリングし,フィルタの適切な同調と初期化がフィルタ発散を防ぐための重要な因子である。UKFはEKFよりも優れた性能を持つと仮定されているが,採用されたアレイの要素間間隔を低減し,適切なフィルタ初期化はEKFの性能をEKFに近づけることができる。一方,UKFは高い処理時間に悩まされる。全体として,両方のフィルタは,採用したアレイにおけるアレイ要素の数に等しい多くの緩和されたアナログ-ディジタル変換器を用いて,未知のパラメータの真値に収束することができた。しかしながら,この手法は,アレイ要素の総数の1/3より高い多くのソース信号を検出することができる。Copyright 2019 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： スペクトル ,  アルゴリズム ,  音源 ,  ハードウェア ,  *Kalmanフィルタ ,  *二次元 ,  方位角 ,  *フィルタ ,  広帯域
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  仰角 ,  複雑性 ,  到来方向 ,  *同時推定 ,  *コグニティブ無線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： フィルタ一般  (NC04021I) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (7件)： コグニティブ無線 ,  非線形 ,  Kalmanフィルタ ,  2D ,  DOA ,  搬送波周波数 ,  同時推定