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高次モーメント分析に基づく非線形MUSICによる劣決定方向推定

机译:基于高阶矩分析的非线性MUSIC下等确定方向估计

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摘要

本稿では,高次モーメント分析によってMUltiple SIgnal Classification (MUSIC)を劣決定条件の下での方向推定へと拡張した写像MUSICを提案する.写像MUSICは非線形関数により観測信号を高次元空間へと写像し,写像空間において共分散行列の分析を行う.このとき,写像の共分散行列は信号の高次クロスモーメント行列に相当する.高次元写像によって雑音部分空間の次元数が増大することから,方向推定の分解能が向上し,劣決定条件の下での方向推定が可能となる.信号の高次キュムラント分析に基づいた2q-MUSICとの理論·実験の両面からの比較によって写像MUSICの性質について議論し,現実的な条件の下ではより少ない計算量で同等の推定精度が得られることを示す.
机译:在本文中,我们提出了一种映射MUSIC,该映射MUSIC可以将M多重信号分类(MUSIC)扩展到在欠确定条件下通过高阶矩分析进行方向估计。映射MUSIC使用非线性函数将观察到的信号映射到高维空间,并在映射空间中分析协方差矩阵。此时,映射的协方差矩阵对应于信号的高阶交叉矩矩阵。由于噪声子空间的维数由于高维映射而增加,所以方向估计的分辨率提高,并且在不确定条件下的方向估计成为可能。将基于信号的高阶累积量分析,通过与2q-MUSIC进行理论上和实验上的比较,来讨论映射MUSIC的属性,并且在实际条件下,只需较少的计算量就可以获得相同的估计精度。它表明。

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