講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-02-06 16:05
[依頼講演]角度広がり環境下における固有ベクトル解析を用いた到来方向推定性能改善 ○青木朝海・田邉康彦・森 浩樹(東芝) AP2013-176 |
抄録 |
(和) |
高分解能な到来方向推定方式であるMUSIC は,角度広がり環境下において,素波の位相,振幅状況などにより推定性能が低下する場合がある.上記の環境で高い性能を実現できる微分型モードベクトルによるMUSIC にも性能が低下する環境が存在するため,各方式の推定性能が低下する環境を識別し伝搬環境に適した到来方向推定方式を選択することで,到来方向推定性能を高められる.そこで本稿では,相関行列の固有ベクトル解析からMUSICと微分型モードベクトルによるMUSIC の性能低下環境を識別し,適応的に各MUSIC を選択する手法を提案する.計算機シミュレーションにより,角度広がり環境下においてMUSIC のみを利用する場合と比較して推定誤差が許容誤差内に収まるデータ発生確率が20 % 以上改善することを確認した. |
(英) |
This paper proposes the selection scheme of DOA estimation algorithms by eigenvector analysis in angular spread environment. In angular spread environment, depending on phase and amplitude of the scattering waves, performance of MUSIC algorithm is deteriorated. MUSIC using gradient type mode vectors can improve per-formance above environment, however this algorithm has also the environments that performance is deteriorated.
To improve performance of DOA estimation, the proposed scheme selects the better algorithm from above MUSIC algorithms based on eigenvector analysis. Performance evaluation of DOA estimation by computer simulation
conforms that the proposed scheme is effective in improving performance of DOA estimation compared to that of MUSIC algorithm. |
キーワード |
(和) |
到来方向推定 / 角度広がり / MUSIC / 微分型モードベクトルによるMUSIC / 固有ベクトル / / / |
(英) |
Direction of arrival estimation / Angular spread / MUSIC / MUSIC using gradient type mode vectors / Eigenvector / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 428, AP2013-176, pp. 57-62, 2014年2月. |
資料番号 |
AP2013-176 |
発行日 |
2014-01-30 (AP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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AP2013-176 |