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Adaptive Identification of Non-Gaussian/Non-stationary Glint Noise 비가우스/비정상 글린트 잡음의 적응적 식별

Wen-Rong WU, Kuo-Guan WU

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요약 :

레이더 추적 시스템에서는 고정되지 않은 글린트 노이즈가 종종 관찰됩니다. 글린트 노이즈의 분포는 가우시안이 아니며 꼬리가 두껍습니다. 기존의 재귀 식별 알고리즘은 확률론적 근사(SA) 방법을 사용합니다. 그러나 SA 방법은 천천히 수렴하므로 비정상 잡음에는 유효하지 않습니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 SGD(Stochastic Gradient Descent) 방법을 사용하는 적응형 알고리즘을 제안합니다. SGD 방식은 SA 방식의 간단한 구조를 유지하고 있어 실제 구현에 적합합니다. SGD 방법의 수렴 동작을 분석하고 충분한 단계 크기 범위에 대한 폐쇄형 표현을 도출합니다. 실제로 노이즈 데이터는 일반적으로 사용할 수 없으므로 노이즈 추출 기법을 제안합니다. SGD 방법을 결합하면 레이더 측정에서 직접 온라인 적응형 소음 식별을 수행할 수 있습니다. 시뮬레이션 결과는 SGD 방법의 성능이 최대 가능성(ML) 방법의 성능과 비슷하다는 것을 보여줍니다. 또한, 잡음 추출 방식은 레이더 측정의 식별 결과가 순수한 글린트 잡음 데이터의 식별 결과에 가깝기 때문에 효과적입니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E82-A No.12 pp.2783-2792
발행일
1999/12/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
디지털 신호 처리

작성자

키워드