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高橋 史典 , 樋口 健一

… 一周波数上に重畳するため,両者の信号は互いに干渉となる.本稿では,その干渉を除去するためにチャネル復号後の硬判定ビット系列に基づく逐次干渉キャンセラを適用し,再送後の残留パケット誤り率(PER:packet error rate)の更なる低減を達成した.計算機シミュレーション結果より,提案ARQ法に逐次干渉キャンセラを用いた場合,逐次干渉キャンセラを用いない場合に比較して10^<-2>程度の残留PERを実現する所要の信号電力 …

電子情報通信学会技術研究報告. RCS, 無線通信システム 109(305), 171-176, 20091119

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柏木 光博

本論文はスパース対称行列の任意の中間の原点移動点付近の固有解を求める1方法を提案している.固有値の相対残差値がある収束値以下では,反復毎に原点移動量を設定する原点動逆ベキ乗法を使用することにより,反復回数と計算時間を従来の原点移動逆ベキ乗法のほぼ半分以下とした.逐次シフト点の設定値の理論およびアルゴリズムを示すと共に,多重根と極近接根を持つ標準固有値問題に関する数値実験により,その有効性を示す.

日本応用数理学会論文誌 19(3), 227-242, 20090925

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降籏 久義 , 圓道 知博 , テヘラニ メヒルダド・パナヒプル , 藤井 俊彰 , 谷本 正幸

本稿では直線上にカメラを並べ撮影した多視点画像を用い,自由視点の画像を生成する方法を提案する.自由視点の画像生成を行うためには,各視点の奥行きを計算する必要がある.奥行き推定の最適化は様々な手法が提案されているものの,テクスチャーの少ない領域や複雑な幾何を持つシーンでは奥行きの正確な推定は困難である.そこで本稿では,奥行き情報に誤りがあることを想定し,画像生成の際に現れる残差を事前に予測し,それを …

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 109(64), 199-203, 20090521

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降籏 久義 , 圓道 知博 , テヘラニ メヒルダド・パナヒプル , 藤井 俊彰 , 谷本 正幸

本稿では直線上にカメラを並べ撮影した多視点画像を用い,自由視点の画像を生成する方法を提案する.自由視点の画像生成を行うためには,各視点の奥行きを計算する必要がある.奥行き推定の最適化は様々な手法が提案されているものの,テクスチャーの少ない領域や複雑な幾何を持つシーンでは奥行きの正確な推定は困難である.そこで本稿では,奥行き情報に誤りがあることを想定し,画像生成の際に現れる残差を事前に予測し,それを …

電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 109(65), 199-203, 20090521

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武田 一樹 , 安達 文幸

厳しい周波数選択性チャネルにおけるマルチコード直接拡散符号分割多元接続(DS-CDMA)伝送の平均ビット誤り率(BER)特性を改善する技術として,最小平均二乗誤差(MMSE)規範に基づく1タップ周波数領域等化(FDE)が有効であるものの,BER特性の改善には限界がある.本論文では,更なるBER特性改善のため,MMSE規範に基づくジョイント送信/受信MMSE-FDE(ダブルFDE)を提案する.送受信 …

電子情報通信学会技術研究報告. RCS, 無線通信システム 109(38), 1-6, 20090514

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山本 哲矢 , 武田 一樹 , 安達 文幸

周波数選択性フェージング環境下での直接拡散符号分割マルチアクセス(DS-CDMA)の伝送特性を改善する技術として,最小平均二乗誤差(MMSE)規範に基づく1タップ周波数領域等化(FDE)が知られている.しかしながら,等化後の残留チップ間干渉(ICI)がビット誤り率(BER)特性の改善に限界を与える.筆者らはこれまで,周波数領域で等化と逆拡散を同時に行うことで残留ICIを抑圧する周波数領域ジョイント …

電子情報通信学会技術研究報告. RCS, 無線通信システム 108(445), 137-142, 20090225

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佐々木 敏彦 , 高橋 俊一 , 佐々木 勝成 , 小林 裕一

… The error of the stress determination sometimes occurs in this method when the diffraction data contains the error of measurement. … In order to avoid such an error, the second method was developed in this study by improving the first method. …

日本機械学會論文集. A編 75(750), 219-227, 20090225

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長 竜也 , 片平 健太郎 , 岡田 真人

ニューラルネットワークの学習法の一つであるノードパータベーション学習は,actor-critic型の強化学習の枠組みに適用できるため,実際の脳の中で使われているのではないかという期待がもたれている.ノードパータベーション学習は,摂動としてのノイズが与えられたもとでの出力の評価値とリファレンスとの差に基づいて結合加重を更新する学習法である.これまでノードパータベーション学習では,リファレンスとしてノ …

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 108(383), 43-47, 20090112

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