| 研究概要 |
1.テンプレートの作成:到来角度を0^0から180^0まで間隔δで量子化した場合の,特徴量のテンプレートを作成した.その際,隣接する到来角に対応するテンプレート同士の距離は近いことを利用して,メモリ使用効率の効率化を計った.次に,量子化間隔δによって必要な記憶容量と検索速度がどのように変化するかを理論的に解析した.
2.検索システムの設計::実際の観測信号から特徴量を計算し,領域検索によりデータベースから距離の近い特徴量を複数個抽出し,それらから到来方向を推定するアルゴリズムを作成した.その際,領域検索により抽出された複数のテンプレートに距離に重みをかけることで,計算量を増加させることなく,推定精度が良くなった.データベースのデータ構造としては,k次元デジタル探索木を用いることで,高速に領域検索をおこなった.
3.推定器の設計:距離の最も近いテンプレートだけでなく,その近傍にあるテンプレートとの類似度も評価に加えることで推定精度を向上させる方法を検討した.
4.到来波数の推定:あらかじめ設定しておいた到来波数に比べ実際の到来波数が多い場合は,観測信号の特徴ベクトルと抽出されるテンプレートの平均距離が大きくなる.そこで,閾値を設定し,平均距離が閾値以下となる到来波数を調べることで到来波数を推定した.
5.時変データに対する追随特性の評価:到来方向が時間変化する問題に提案法を適用し,到来方向の時間変化量と推定精度との関係を計算機シミュレーションにより確かめた.
6.2次元アレイアンテナへの拡張:2次元アレイアンテナでの観測データから回転不変量を抽出し,それを特徴量とすることでテンプレート数を削減することができた.
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