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J-GLOBAL ID:202202239313146361   整理番号:22A0960298

短いデータ記録からのPDFのパラメトリック推定に対する非線形部分空間アプローチとRayleighフェージングへの応用【JST・京大機械翻訳】

A Nonlinear Subspace Approach for Parametric Estimation of PDFs From Short Data Records With Application to Rayleigh Fading
著者 (1件):
資料名:
巻: 10  ページ: 26895-26906  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  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)
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本論文は,限られたデータセットから広いクラスの確率密度関数のリアルタイムパラメトリック推定の問題に取り組んだ。この種の推定は,関節センシングと作動を必要とする最近の応用を扱う。提案した推定器は,分布のパラメータ空間が測定サンプル空間で生成される非線形部分空間で動作する。これにより,計算における分布に関する先験的に利用可能な情報を埋め込むことができ,密度関数の正しいクラスのみに属する信号成分によって誘起されるパラメータ推定を生成する。また,推定過程にこのクラスに属しないこれらの成分の影響を無効にする。推定器は高精度で,短いデータ記録から広いクラスの確率密度関数のパラメータを迅速に計算することができる。このアプローチを開発し,Rayleigh分布に対して正しさの基礎的証明を行い,それを用いて,重度クラッタ環境における高速フェージングを経験する無線通信チャネルを特徴づけた。シミュレーション結果は,提案手順の能力および従来のノルムベースの推定技術を超える明確な利点を実証した。また,結果は,無線通信におけるシャドウイングを特徴付けるために使用される2パラメータ対数正規分布を含む他の密度関数を推定するための提案アプローチの能力も示した。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】
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分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  通信網  ,  無線通信一般  ,  人工知能 

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