分布型信号検出システムの研究

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現代のように情報が氾濫し通信網が複雑に入り組んだ世界では情報の本質をかえって見失う危険性も存在する.時間的空間的にいろいろな相関をもった情報の構造をとらえ,データを多次元的に圧縮したり,信頼性のある通信網を多次元的に構築するための基礎理論が多端子情報理論である.その発展に刺激されて古典的な統計学からも多端子統計学が生み出され,その直接的な応用のひとつとして近年分布型信号検出システムの設計法を確立することができるようになってきた.1981年のTenney-Sandellの研究以来,通信工学者を中心としたアドホックな仮定のもとに分布型信号検出システムの設計法が研究されてきたが,問題の本質的構造を理解するには多端子情報理論の視点が不可欠である.データ検出のための統計学からの手法のほかに,データ伝送のための情報理論の知識が精妙に組み合わされて,性能のよい分布型信号検出システムがはじめて構築される.本研究は,多次元雑音で汚された既知の信号を分布型センサーで受信し,与えられた伝送レートの制約をみたすように変換したデータを中央情報センターに伝送し,そこで信号の検出判定を行う信号処理システムを最適に構成することを目的としたものである.本研究には,多次元雑音がガウス型である場合には,通信路の伝送速度が実質的に0に等しい場合でも,通信路容量が無限大の場合に得られる性能が達成できること,しかも複雑な符号化なしで単に信号をフィルタリングするだけで達成できることを示し,一般の相関をもつ多次元雑音に対して伝送速度に有限の制限のある信号検出システムの性能を研究している.さらに,相関をもつ多次元雑音の分布型センサーによるパラメータ推定の問題を追及している.ここでは,伝送速度の制限のあるもとでの最尤推定量を導くことに成功している.