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J-GLOBAL ID：202002261568483860   整理番号：20A2640842

深層学習によるDOA推定に関する基礎的検討

Fundamental Trial on DOA Estimation with Deep Learning

著者 (6件)： KASE Yuya (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  NISHIMURA Toshihiko (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  OHGANE Takeo (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  OGAWA Yasutaka (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University) ,  KITAYAMA Daisuke (NTT DOCOMO, INC.) ,  KISHIYAMA Yoshihisa (NTT DOCOMO, INC.)
資料名： IEICE Transactions on Communications (Web)  (IEICE Transactions on Communications (Web))
巻： E103.B  号： 10  ページ： 1127-1135(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0467A  ISSN： 1745-1345  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線信号の到来方向(DOA)推定は長い歴史を持つが,推定精度を改善するためにまだ研究されている。圧縮センシングのような非線形アルゴリズムをDOA推定に適用し,非常に高い性能を達成した。圧縮センシングアルゴリズムの大きな計算負荷が許容できるならば,DOA推定に深層ニューラルネットワーク(DNN)を適用することが可能である。本論文では,単純な推定状況の下でDNNのグリッド上のDOA推定能力を検証し,DNN設計に及ぼす訓練データの影響を論じた。シミュレーションは,訓練データのSNRが性能に強く影響し,ランダムSNRデータが汎用DNNの構成に適していることを示した。得られたDNNは高性能を合理的に提供し,近接DOA状況に制約された訓練データを用いて訓練されたDNNは,近接DOAケースに対して非常に高い性能を提供することを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *到来方向推定 ,  精度 ,  信号再生 ,  信号標本化 ,  ニューラルネットワーク ,  データ ,  SN比
準シソーラス用語： *深層学習 ,  推定精度 ,  圧縮センシング ,  深層ニューラルネットワーク ,  訓練データ

著者キーワード (3件)： DOA推定 ,  深層学習 ,  機械学習

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (16件)：

• [1] Y. Kase, T. Nishimura, T. Ohgane, Y. Ogawa, D. Kitayama, and Y. Kishiyama, “DOA estimation of two targets with deep learning,” Proc. IEEE WPNC 2018, Oct. 2018. 10.1109/wpnc.2018.8555814
• [2] J.C. Chen, K. Yao, and R.E. Hudson, “Source localization and beamforming,” IEEE Signal Process. Mag., vol.19, no.2, pp.30-39, March 2002. 10.1109/79.985676
• [3] J. Capon, “High-resolution frequency-wavenumber spectrum analysis,” Proc. IEEE, vol.57, no.8, pp.1408-1418, Aug. 1969. 10.1109/proc.1969.7278
• [4] H. Krim and M. Viberg, “Two decades of array signal processing research: The parametric approach,” IEEE Sig. Process. Mag., vol.13, no.4, pp.67-94, July 1996. 10.1109/79.526899
• [5] A. Massa, P. Rocca, and G. Oliveri, “Compressive sensing in electromagnetics - A review,” IEEE Antennas Propag. Mag., vol.57, no.1, pp.224-238, Feb. 2015. 10.1109/map.2015.2397092

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  DOA推定 ,  基礎的検討