In this paper, we propose a ne weighted backward covariance matrix method to enhance the resolution for direction-of-arrival(DOA) estimation. The proposed method (MEVM:modified eigenvector method) is an enhanced covariance matrix method which is an extended form of the conventional covariance matrix. We analyze the effect of using the weighted forward-baskward covariance matrix on the performance of the eigenvector method(EVM). By comparing the perturbation angle of the noise-subspace, we show that the spectral estimate obtained using the proposed method is less distorted than the spectral estimate obtained using the conventional EVM. The simulation results show that the new method is more accurate and has better resolution than the conventional EVM under the same noise conditions.
An empirical way of a covariance matrix which expresses the odometry uncertainty of mobile robots is proposed. This method utilizes PC-method which removes systematic errors of odometry. Once the systematic errors are removed, the odometry error can be modeled using the Gaussian probability distribution, and the parameters of the distribution can be represented by the covariance matrix. Experimental results show that the method yields $5{\%}$ and $2.3{\%}$ offset for the synchro and differential drive robots.
비모수적 추정량의 성능을 이론적으로 비교하기 힘들 때 흔히 모의실험을 실시한다. 다양한 실험조건에서 여러 추정량에 대해 얻어진 모의실험 결과를 회귀모형을 이용해 분석하면 보다 체계적이고 정확한 비교를 할 수 있다는 것을 Kim과 Kim (2021)에서 보였다. 이 연구는 Kim과 Kim (2021)에 대한 후속연구이자 보완연구이다. 회귀모형의 오차항에 대한 분산공분산행렬에서 이분산성만 고려하고 공분산을 선행연구에서 무시했는데, 공분산을 고려하게 되면 분산공분산행렬은 블록대각행렬이 된다. 본 연구에서 블록대각행렬인 분산공분산행렬을 추정하여 분석에 이용하는 방법을 제시하였다. 이렇게 하면 명목신뢰수준을 보장하면서 유의하게 성능 차이가 나는 추정량 짝을 더 잘 찾을 수 있다는 것도 보였다.
DFT로 대각선화 할 수 있는 circulant matrix가 대칭이고 실수인 경우에 이를 대각선화 할 수 있는 CDFT(composite DFT)를 유도했다. 일반적인 실수 신호의 대칭 covariance matrix에 대하여 DFT와 CDFT 변환했을 경우의 variance 분포를 분석했고, 이를 토대로 rate distortion 이론에 의하여 이들의 성능을 비교한 결과 CDFT가 DFT보다 bit rate면에서 효과적임을 볼 수 있었다. 그리고 f(q)=(0.95)q인 covariance matrix(64×64)에 대해 CDFT가 DFT에 비해. 계산결과, 평균적으로 0.0095bit가 감소될 수 있었다.
일반화 선형혼합모델은 일반적으로 경시적 범주형 자료를 분석하는데 사용된다. 이 모델에서 임의효과는 반복 측정치들의 시간에 따른 의존성을 설명한다. 임의효과 공분산행렬의 추정은 여러가지 제약조건들 때문에 쉽지 않은 문제이다. 제약조건으로는 행렬의 모수들의 수가 많으며, 또한 추정된 공분산행렬은 양정치성을 만족하여야 한다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 임의효과 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법이 제안되었다: 수정 단냠레스키분해, 이동평균 단냠레스키분해와 부분 자기상관행렬을 이용한 방법이 있다. 이 논문에서 위의 제안된 방법들을 소개한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.1007-1012
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2003
A recursive procedure for finding the Cholesky root of the inverse of sample covariance matrix, leading to a direct solution for the inverse of a positive definite matrix, is developed using the likelihood equation for the maximum likelihood estimation of the Cholesky root under normality assumptions. An example of the Hilbert matrix is considered for an illustration of the procedure.
본 논문은 공분산 행렬과 리만 다양체 이론에 근거를 둔 이동물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 연속적으로 변화하는 동영상 배경에서 다양한 변형을 겪는 비정형 물체를 추적하기 위해 공분산 행렬을 사용하여 특징 추출을 한다. 공분산 행렬은 특징들의 상관관계뿐만 아니라 공간적인 속성과 통계학적인 속성을 다룰 수 있으므로 서로 다른 유형의 특징들의 융합이 가능하며 행렬의 차원이 작다. 그러므로 이동물체 영역의 공분산 행렬을 특징벡터로 구성하고 후보 영역의 공분산 행렬과 비교 연산함으로써 각 프레임마다 이동물체의 위치를 추정할 수 있다. 여기서 리만 기하학은 이동물체의 변형과 모양 변화에 효과적으로 적용될 수 있으며 최소 거리를 갖는 추정 영역을 계산하기 위해 측지선 거리를 사용하므로 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.42-51
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2020
In this paper, the authors propose the pseudo complex correlation coefficient (PCCC) of the two complex random variables (RV), because the four real correlation coefficients (RCC) of the corresponding four real RVs cannot be obtained only from the complex correlation coefficient (CCC) of given two complex RV. Such observation is motivated by the general statement; "The complex jointly-Gaussian random M-vector cannot be completely described by the complex covariance matrix, even though the real Gaussian random 2M-vector can be completely descried by the real covariance matrix. Therefore, in order to describe completely the complex jointly-Gaussian random M-vector, we need an additional matrix, namely the complex pseudo-covariance matrix, along with the complex covariance matrix." Then, we apply PCCC to correlated information sources (CIS) for non-orthogonal multiple access (NOMA) in 5G system, and investigate impact of the proposed PCCC on the achievable data rate of the stronger channel user in the conventional successive interference cancellation (SIC) NOMA with CIS. It is shown that for the given same CCC, the achievable data rates with the different PCCC are different, because the corresponding RCC are different. We also show that as the absolute value of the same CCC increases, the impact of the different PCCC becomes more significant.
In this paper, an alternate method for state-covariance assignment for SISO(single input single output) linear systems is proposed. This method is based on the inverse solution of the Lyapunov matrix equation and the resulting formulas are similar in structure to the formulas for pole placement. Further, the set of all assignable covariance matrices to a SISO linear system is also characterized.
This paper proposes the interference cancellation improvement in smart antenna system by using Applebaum array covariance matrix adjustment. This technique adds the specific adjustable multipliers with both desired signal covariance matrix and interference signal covariance matrices in order to overcome some disadvantages and improve the interference cancellation efficiency of Applebaum array. It is based on the desired and undesired signal power or desired signal-to-interference-plus-thermal noise ratio (SINR). As the result from demonstration, the proposed technique can improve and increase the interference cancellation efficiency in smart antenna better than the conventional technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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