研究課題
最終年度である25年度は以下の成果を得た：まず，信号や画像に含まれるパラメータの推定においてより高い精度を実現するために事前分布を導入し，事後確率最大化手法に基づくアルゴリズムを開発した．昨年度までに開発した手法では信号対雑音比（SNR）が悪い場合に極端に大きな推定結果を出力してしまうことがあった．このような状況を抑制するためにガウス分布を事前分布に用いて事後確率最大化推定を行った．評価関数は凸でないので確率的探索手法である粒子群最適化（PSO）を用いて最大化を行った．計算機シミュレーションにより，低SNRの場合でも安定したパラメータ推定を行えることを示した．また，２次元画像データの圧縮センシング手法の開発にも取り組んだ．従来手法では画像をラスタスキャンして１次元的に扱っていたが，提案手法では２次元データをそのまま用いた定式化を利用した．近似的メッセージ交換（AMP）アルゴリズムと呼ばれる方法を基礎に提案手法を開発した結果，従来手法では4GBメモリ搭載のノートパソコンで64×64の画像までしか処理できなかったのに対して，提案手法では128×128の画像も高品質の再構成を実現できることを示した．
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