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J-GLOBAL ID：202202286065288011   整理番号：22A0482571

雑音平均値上のミスマッチに対する適応検出器ロバスト性の解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Adaptive Detectors Robustness to Mismatches on Noise Mean Value

著者 (2件)： Besson Olivier (Universite ́ de Toulouse, ISAE-SUPAERO, Toulouse, France) ,  Vincent Francois (Universite ́ de Toulouse, ISAE-SUPAERO, Toulouse, France)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 70  ページ： 268-279  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  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： 利用可能な訓練サンプルが異なる平均を持つとき,未知の平均と共分散行列を有するGauss雑音によって崩壊する関心の信号を検出する問題を考察した。同じ平均の仮定の下で設計したよく知られた適応検出器のロバスト性を評価した。より正確に,一般化尤度比試験の統計的表現,適応整合フィルタおよび適応コヒーレンス推定器を,平均値間の任意の不整合を有する加法モデルおよびハイパースペクトルイメージングで広く用いられている置換モデルの両方に対して導いた。新しい表現は単純なF分布に関して与えられ,白い平均差のノルムと関心署名の白化信号によるその角度,または置換因子に関する単純な方法に依存することが示された。これらの新しい表現は,誤り警報の確率と検出確率に最も影響を与える重要パラメータを同定することができる。数値シミュレーションは理論的結果を説明した。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： コヒーレンス ,  *雑音 ,  Gauss雑音 ,  画像処理 ,  加算 ,  白化 ,  *ロバスト性 ,  ノルム ,  整合フィルタ
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  ハイパースペクトル ,  共分散行列 ,  尤度比 ,  誤警報 ,  検出確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 雑音 ,  平均値 ,  ミスマッチ ,  適応検出 ,  ロバスト性 ,  解析