☆マルチセンサデータ処理特論（Multi-sensor Data Analysis）[2211]

＜授業のねらい及び具体的な到達目標＞

複数のセンサを用いて観測したデータを解析することにより、信号源の分布や環境・システムの状態などを推定することができます。この解析技術は、レーダー・ソナー、通信、ロボット、地震など、広い分野に応用されています。この授業では、解析に用いる基礎技術を紹介します。
By analyzing the observations from multiple sensors, informations such as the locations of signal sources and the state of the system can be estimated. The analyzing techniques taught in this course can be applied to many fields such as radar, sonar, communication, robot, seismology.

＜授業計画及び準備学習＞

1　マルチセンサデータ処理とは
2　線形代数学の復習
3　確率統計学の復習
4　信号処理の復習
5　データの物理モデル
6　推定法の基礎
7　適応フィルタ
8　スペクトル推定法
9　部分空間法
10　高次統計量を用いる方法　　
11　EMアルゴリズム
12　信号源追跡 - カルマンフィルタ
13　信号源追跡 - パーティクルフィルタ
14　学習成果の振り返り

1. what is the multi-sensor analysis?
2. fundamentals of linear algebra
3. fundamentals of statistics
4. fundamentals of signal processing
5. models of the environment
6. estimation theory
7. adaptive filter
8. spectrum estimation
9. subspace method
10. methods using higher order statistics
11. EM algorithm
12. Kalman filter
13. particle filter
14. Reviewing of the course

＜成績評価方法及び水準＞

成績はレポートにより評価します。60%を合格水準とします。
Students must submit a report at the end of term.

＜教科書＞

なし

＜参考書＞

浅野太著　「音のアレイ信号処理」　コロナ社　ISBN978-4-339-01116-6
"Array signal processing" 　ISBN978-4-339-01116-6

＜オフィスアワー＞

水曜日 13:40-14:40 (新宿校舎 A-2313) 　簡単な質問は授業後の教室でも受け付ける．
Wednesday 13:40-14:40　＠　 A-2313