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本研究では、空間情報を抽出する並列分散型の信号処理手法を構築することを目的とし、標的距離に同調したコウモリのFM-FMニューロンのモデル化および方位情報の抽出のための効率的なアルゴリズムの開発を行なった。
1.標的距離に同調したFM-FMニューロンは、FM-FM野に規則的に配列されている。FM-FM野では、一つの距離情報が皮質上に広がりをもって表示されることになる。この状態を計算機上でシミュレートし、FM-FM野から導かれる距離情報の精度を重み付き総和によって見積もった。単一ニューロンの応答の揺らぎは確率によって表現した。その結果、一種類の重みつき総和では、対象となるこだま遅延全体を識別するのは困難ではあるが、限られた範囲のこだま遅延では非常に優れた識別性能を示した。荒い距離識別によって重みを切替えることにより、対象となるこだま遅延全体に渡って高い距離識別が達成されることが分かった。
波動を用いた空間情報の抽出法として、信号源の方位を同定することは、レーダ、ソナー、地震学、電波天文学、などで古くから重要な問題である。最大尤度方位推定法は、精度・分解能が高く、完全反射によって生ずるコヒーレントな信号や少数の観測値しか入手できない場合にも適用可能である。しかしながら、多変数の非線形最適化の必要から、一般に膨大な計算を必要とする。本研究では、等間隔直線アレイの場合について、最大尤度法の利点を損なわずに、高い計算効率を有するアルゴリズムを開発した。
単一ニューロンに時間域応答を組み込んでFM-FMニューロンの遅延同調特性の発現機構をモデル化することは今後の課題である。最大尤度方位推定のための並列分散型処理機構の開発もまた今後の課題である。
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