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J-GLOBAL ID：202102265463442534   整理番号：21A2492767

自動車の逐次運動事象のためのロバストな実時間到来方向推定方法【JST・京大機械翻訳】

A Robust Real Time Direction-of-Arrival Estimation Method for Sequential Movement Events of Vehicles

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著者 (6件)： Liu Huawei (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China) ,  Liu Huawei (University of Chinese Academy of Science, Beijing 100049, China) ,  Li Baoqing (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China) ,  Yuan Xiaobing (Science and Technology on Microsystem Laboratory, Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China) ,  Zhou Qianwei (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China) ,  Huang Jingchang (IBM-Research China, Shanghai 201203, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 18  号： 4  ページ： 992  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両の逐次運動事象のパラメータ推定は,騒音干渉の課題と携帯実装の需要に直面している。本論文では,小型マイクロ電気機械システム(MEMS)マイクロホンアレイシステムに基づく車両の逐次運動事象に対するロバスト方向到来(DOA)推定法を提案した。インコヒーレント信号部分空間法(ISM)に触発されて,本研究で提案された方法は,多重サブバンドを用いて,それは,風雑音の存在下で移動車両を追跡するために,高マグニチュード二乗コヒーレンスを有する広帯域信号から選択される。フィールドテスト結果は,提案方法が狭帯域多重信号分類(MUSIC)方式,サブバンドDOA推定法,および古典的2側面相関変換(TCT)方式よりも厳しい風干渉の場合でさえ,移動車両のDOAをエミュレートするより良い性能を有することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  コヒーレンス ,  騒音 ,  *自動車 ,  マグニチュード ,  エミュレーション ,  多重化 ,  パラメータ推定 ,  狭帯域 ,  広帯域 ,  *ロバスト性 ,  MUSICアルゴリズム ,  *到来方向推定 ,  MEMS ,  サブバンド

著者キーワード (9件)： ロバスト性 ,  DOA推定 ,  MEMS ,  ISM ,  マイクロホンアレイ ,  広帯域 ,  サブバンド振幅二乗コヒーレンス ,  風雑音 ,  狭帯域MUSIC

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O)

引用文献 (38件)：

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• Marro, C.; Mahieux, Y.; Simmer, K.U. Analysis of noise reduction and dereverberation techniques based on microphone arrays with postfiltering. IEEE Trans. Speech Audio Process. 1998, 6, 240-259.
• Wang, L.; Cavallaro, A. Microphone-array ego-noise reduction algorithms for auditory micro aerial vehicles. IEEE Sens. J. 2017, 17, 2447-2455.
• Hioka, Y.; Kingan, M.; Schmid, G.; Stol, K.A. Speech enhancement using a microphone array mounted on an unmanned aerial vehicle. In Proceedings of the 2016 IEEE International Workshop on Acoustic Signal Enhancement (IWAENC), Xi’an, China, 13-16 September 2016; IEEE: Piscataway, NJ, USA, 2016; pp. 1-5.
• Wang, A.; Yao, K.; Hudson, R.E.; Korompis, D.; Lorenzelli, F.; Soli, S.F.; Gao, S. A high performance microphone array system for hearing aid applications. In Proceedings of the 1996 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP-96, Atlanta, GA, USA, 9 May 1996; IEEE: Piscataway, NJ, USA, 1996; Volume 6, pp. 3197-3200.

タイトルに関連する用語 (7件)： 自動車 ,  逐次 ,  運動 ,  事象 ,  ロバスト ,  実時間 ,  到来方向推定