文献

J-GLOBAL ID：202202273913183031   整理番号：22A0913689

MFFNet:ソース数え上げのための多経路特徴融合ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

MFFNet: Multi-Path Features Fusion Network for Source Enumeration

著者 (4件)： Fan Rong (Institute of Electronic and Electrical Engineering, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan, China) ,  Zhu Xinyu (Institute of Electronic and Electrical Engineering, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan, China) ,  Tang Wenbo (Institute of Electronic and Electrical Engineering, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan, China) ,  Si Chengke (Institute of Electronic and Electrical Engineering, Civil Aviation Flight University of China, Guanghan, China)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 26  号： 3  ページ： 572-576  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0941A  ISSN： 1089-7798  CODEN： ICLEF6  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： ソース数決定はいくつかの通信アプリケーションにとって重要である。既存のソース計数法は,スナップショット数,信号対雑音比およびソース数に敏感である。本論文では,ソース計数精度を高めるためにマルチパス特徴融合ネットワーク(MFFNet)を提案した。特徴ピラミッドネットワーク(FPN)の固有マルチスケール方式と経路集合ネットワーク(PANet)の経路拡大方式を利用して,それはアレイの空間特性とスナップショットの一時的特徴を融合する。提案方法は,従来の受信サンプル共分散行列なしでアレイの元のスナップショットからソースに関する十分な情報を抽出することができる。実験結果は,MFFNetが,検出確率に関してマイクロ波無響室で集めた実際のデータに関する対応物より優れていることを示した。ソースコードはhttps://github.com/fanrongca/MFFNetで利用可能である。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： SN比 ,  行列 ,  マイクロ波 ,  *ネットワーク ,  受信 ,  計数法 ,  通信 ,  応用プログラム ,  無響室 ,  データ収集 ,  アレイ
準シソーラス用語： 共分散行列 ,  *多経路 ,  マルチスケール ,  スナップショット ,  ソースコード ,  検出確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ソース ,  多経路 ,  特徴融合