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J-GLOBAL ID：202002217567643522   整理番号：20A0815942

大規模サンプル領域における最尤推定量の非標準挙動の例【JST・京大機械翻訳】

An Example of Non-Standard Behavior of a Maximum Likelihood Estimator in the Large Sample Regime

著者 (6件)： Bacharach Lucien (Universite ́Paris-Sud/SATIE,Cachan,France) ,  Galy Jerome (University of Montpellier/LIRMM,Montpellier,France) ,  Chaumette Eric (University of Toulouse/ISAE-Supae ́ro,Toulouse,France) ,  Vincent Francois (University of Toulouse/ISAE-Supae ́ro,Toulouse,France) ,  Renaux Alexandre (Universite ́ Paris Nanterre/LEME,Ville d’Avray,France) ,  El Korso Mohammed Nabil (Universite ́ Paris-Sud/L2S,Gif-sur-Yvette,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAMSAP  ページ： 525-529  発行年： 2019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： 本論文では,信号源の可能なコヒーレンスを説明する信号モデルに対する最尤推定(MLE)の性能を研究した。音源振幅の動的発展モデル,すなわちGaussランダムウォークを,通常の観測モデルと組み合わせることにより,Gaussと仮定した。これは,信号源パラメータと観測の平均および共分散行列の間の基礎となる関係を意味し,したがって,条件付き信号モデルまたは非条件のみのようなアレイ処理で通常用いられるものより一般的なモデルに導く。得られたいわゆる「一般化条件付きMLE」は,バッチ形式と再帰形式の両方で表現できる。これは,用語が以前の論文で欠けているために更新される。さらに,レーダターゲットの後方散乱係数の変動を考慮して,このタイプのモデルに関連するCramer’r-Rao限界を導出した。シミュレーション結果は,推定器の非標準的挙動を強調するが,周波数に対しては効率的ではないが,振幅に対しては非整合的である。Copyright 2020 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： 音源 ,  コヒーレンス ,  シミュレーション ,  酔歩 ,  レーダ ,  *最尤法
準シソーラス用語： 後方散乱係数 ,  共分散行列 ,  観測モデル ,  信号モデル ,  信号源 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  サンプル ,  最尤推定 ,  標準 ,  挙動