非定常雑音に埋もれた信号のカルマンフィルタを用いた定常化操作による検出

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タイトル別名
  • Detection of Signals Corrupted by Nonstationary Random Noise via Kalman Filter-based Stationarization Approach

抄録

本論文では，非定常不規則雑音に埋もれた信号を検出する新しい手法を提案する．従来，信号検出問題においては，雑音は数学的に取扱いが容易であることからその統計的性質が時間的に変化しない定常確率過程として取り扱われてきた．しかし，実際に観測されるデータには，例えば海上や海底における潮力などの影響によって非定常なものが多く存在する．このような非定常雑音中の信号検出問題に対して，本論文では信号は時間的に局所的に存在し，雑音の非定常性は緩やかに変化するものと仮定して，観測雑音を時変係数を持つARMAモデルで記述できるとする．このモデルパラメータをカルマンフィルタにより推定し非定常観測データを定常とみなせる観測データに変換する手法を提案し，その有効性を数値シミュレーションにより確認する．この手法により，非定常雑音が観測データに介在する問題は，従来の定常雑音に埋もれた信号の検出問題に帰着できる．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282680599815424
  • NII論文ID
    130006983285
  • DOI
    10.11509/sci.sci08.0.324.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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