Kernekoncepter
本論文は、未知の色付きノイズの存在下で信号数を正確に推定するための強化RMT推定器を提案する。
Resumé
本論文は、信号数推定の問題に取り組んでいる。まず、情報理論基準の振る舞いを分析し、2つの判断基準を定義している。1つ目の基準は現在の固有値と次の固有値の平均との比率であり、過剰モデル化と過小モデル化に関する性質を分析している。2つ目の基準は1つ目の基準の現在の値と次の値の比率であり、同様に過剰モデル化と過小モデル化に関する性質を分析している。次に、RMT推定器による信号数推定、1つ目の基準による推定、2つ目の基準による推定の関係を分析し、どの固有値が信号に由来するかを判断する強化RMT推定器を提案している。シミュレーション結果から、提案手法が既存手法よりも優れた推定性能を示すことが確認された。特に、色付きノイズの存在下で優れた性能を発揮することが示された。
Statistik
信号対雑音比(SNR)は、最小の信号固有値と最大のノイズ固有値の比率として定義される。
ノイズ共分散行列の固有値の平均は、
1
(1/( ))
M
j
j k
l
M
k
−
∑
と表される。
Citater
"本論文は、未知の色付きノイズの存在下で信号数を正確に推定するための強化RMT推定器を提案する。"
"提案手法が既存手法よりも優れた推定性能を示すことが確認された。特に、色付きノイズの存在下で優れた性能を発揮することが示された。"