ホップフィールドネットワークを用いたアレーセンサ誤差にロバストな到来方向推定法

山岡 建夫  正田 しおり  佐藤 智  浜田 望  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J85-A   No.5   pp.528-536
発行日: 2002/05/01
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Print ISSN: 0913-5707
論文種別: 論文
専門分野: 非線形問題
キーワード: 
ホップフィールドネットワーク,  アレー信号処理,  相関行列,  到来方向推定,  センサ誤差,  

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あらまし: 
MUSIC法やESPRIT法などの固有値展開に基づく到来方向推定手法を理想的なセンサアレー出力に適用した場合には,高分解能が達成できる.しかしながら,センサ配置誤差や移相器の劣化などによるアレーセンサ誤差が存在する場合には,推定結果に著しい誤差が生じる.また,十分な推定精度を得るためには,アレー入力に比較的高い信号対雑音比が必要とされる.本論文では,到来方向推定にニューラルネットワークの一つであるホップフィールドネットワークを採用し,トレーニング信号を用いることでアレー誤差に対してロバストな到来方向推定法を提案する.計算機シミュレーションによりMUSIC法と比較して提案手法の有効性を検証している.