| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2014-01-10 09:20
A Consideration of FastICA Algorithm Using Spatial Smoothing Preprocessing for Separation of Coherent Signals
○Tomomi Imai・Nobuyoshi Kikuma・Hiroshi Hirayama・Kunio Sakakibara（NIT） |
| 抄録 |
（和） |
電波監視システムにおいてブラインド信号分離技術は多くの利点をもたらし、特に独立成分分析は簡便で効果的であると期待できる。独立成分分析は信号の独立性に着目することにより信号を分離する手法であり、到来波数が素子数以下であれば全受信波を同時に抽出することができる。しかし、独立成分分析には、相関のある到来波に対して分離ができないという問題がある。そこで我々は相関波の分離精度向上のために、独立成分分析アルゴリズムの一つであるFastICAに空間平均法を導入した改善手法を提案する。また、分離精度について計算機シミュレーションにより従来法と比較し、提案法の有効性について明らかにする。 |
| （英） |
Blind signal separation techniques bring many advantages in radio monitoring systems using array antennas. Among them, Independent Component Analysis (ICA) is expected to decompose the incident signals and detect each signal effectively and conveniently. ICA is a statistical technique utilizing only the property that incident signals are independent of each other. However, ICA has a drawback that it does not work well for coherent signals which are not independent mutually. Therefore, this paper proposes the improved method based on the FastICA algorithm, which uses the spatial smoothing preprocessing for separation of coherent signals. In addition, the results of computer simulation show the effectiveness of the proposed method and its superiority to the conventional method. |
| キーワード |
（和） |
FastICA / 空間平均法 / 独立成分分析 / ブラインド信号分離 / 相関波 / / / |
| （英） |
FastICA / Spatial Smoothing / Independent Component Analysis / Blind Signal Separation / Coherent Signal / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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| 発行日 |
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