十分条件線形最小平均二乗誤差推定【JST・京大機械翻訳】

Chong Edwin K. P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200559601393 整理番号：22P0024512

十分条件線形最小平均二乗誤差推定【JST・京大機械翻訳】

Well-Conditioned Linear Minimum Mean Square Error Estimation

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発行年： 2022年01月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

線形最小平均二乗誤差(LMMSE)推定はしばしば不良条件であり,平均自乗誤差の制約なし最小化がフィルタ設計への不適切なアプローチであることを示唆した。これに対処するために,まず,制約付きLMMSE推定問題を研究するための統一フレームワークを開発した。このフレームワークを用いて,あるプレフィルタを含む制約付きLMMSEフィルタの重要な構造特性を調べた。最適性は,プレフィルタの可逆線形変換の下で不変である。これは,プレフィルタの等価クラスによってすべての最適フィルタをパラメータ化する。次に,フィルタのランクを制約するだけでは,悪条件の問題を適切に扱わないことを明らかにした。その代りに,ある特定の意味でよく調整される解を明示的に必要とする制約を採用した。2つのよく調整されたフィルタを導入し,低ランクWienerフィルタと同じレートで,それらの打切電力損失がゼロになるので,それらが非拘束LMMSEフィルタに収束することを示した。また,目的関数として誤差共分散の加重トレースと決定因子に対する拡張を示した。最後に,歴史的VIXデータによる定量的結果は,この2つの良く調整されたフィルタが安定した性能を持ち,一方,標準LMMSEフィルタは,条件数の増加とともに劣化することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , フィルタ一般 , 図形・画像処理一般 , 雑音一般 , 医用画像処理

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