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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音乐确定自测确定

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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,高阶矩分析提出了一种映射音乐,其在自低于条件下将多个信号分类(音乐)扩展到方向估计。 映射音乐通过非线性函数将观察信号映射到高尺寸空间,并在映射空间中分析协方差矩阵。 此时,地图的协方差矩阵对应于信号的高阶交叉矩矩阵。 由于噪声部分空间的尺寸的数量由高阶映射增加,因此改善了方向估计的分辨率,并且可以在下确定条件下进行方向估计。 基于高阶音乐的理论和实验的理论和实验的比较讨论了映射音乐的性质,在实际条件下,可以在实际条件下具有较少的计算复杂度获得相同的估计精度。表示那。

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