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J-GLOBAL ID：202202226634294349   整理番号：22A0397820

Lyapunov安定性解析による深層残差学習に基づく広帯域DOA推定【JST・京大機械翻訳】

Wideband DOA Estimation Based on Deep Residual Learning With Lyapunov Stability Analysis

著者 (3件)： Yao Yuanyuan (Department of Space Microwave Remote Sensing System, Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  Lei Hong (Department of Space Microwave Remote Sensing System, Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China) ,  He Wenjing (Department of Space Microwave Remote Sensing System, Chinese Academy of Sciences, Aerospace Information Research Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.8014505.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： このレターは,広帯域環境下でのソース数とともに到来方向(DOA)を推定する新しい方法を提唱する。この方法は,異なる周波数サブバンドからデータを完全に利用するために,多入力光電子単一出力(MISO)フレームワークを構築する。フレームワーク中の各チャネルは,積層残留ブロックを通して平行して角特徴を抽出する。その結果,より小さな誤差で統合出力ベクトルを得ることができた。よく設計された損失関数のため,提案フレームワークの下で訓練されたモデルの出力は,ソース数で自己調整可能であり,角度値の回帰と信号数の分類が同時に完了できる。さらに,ここでは,残差ブロックの等価行列が負であるならば,提案したフレームワークがLyapunovの意味で安定であることを示した。この安定性は実用的応用にとって非常に重要である。Xバンドデータに関する数値シミュレーションは,不均一雑音の存在において,提案した方式の高い推定精度と強力な一般化能力を実証した。Copyright 2022 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： 雑音 ,  ベクトル ,  *学習 ,  損失関数 ,  *残差 ,  *広帯域 ,  深層 ,  チャネル ,  *到来方向推定
準シソーラス用語： 到来方向 ,  数値シミュレーション ,  推定精度 ,  *Lyapunov安定性 ,  Xバンド ,  サブバンド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： Lyapunov安定性 ,  解析 ,  深層 ,  残差 ,  学習 ,  広帯域 ,  DOA推定