論文の概要: Data-Driven Target Localization: Benchmarking Gradient Descent Using the Cram\'er-Rao Bound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11176v1
• Date: Sat, 20 Jan 2024 09:26:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 17:44:22.081718
• Title: Data-Driven Target Localization: Benchmarking Gradient Descent Using the Cram\'er-Rao Bound
• Title（参考訳）: データ駆動型ターゲットローカライゼーション: Cram\'er-Rao境界を用いたグラディエントDescentのベンチマーク
• Authors: Shyam Venkatasubramanian, Sandeep Gogineni, Bosung Kang, Ali Pezeshki, Muralidhar Rangaswamy, Vahid Tarokh
• Abstract要約: 現代のレーダーシステムでは、方位と速度推定を用いた正確な目標位置推定が最重要である。 従来の非バイアス推定法は勾配降下アルゴリズムを利用してクラムラー・ラオバウンド(CRB)の理論限界に達した。 本稿では、従来の手法よりも優れたデータ駆動型ニューラルネットワークアプローチを提案し、目標方位および速度推定における精度の向上を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.4309409293826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In modern radar systems, precise target localization using azimuth and velocity estimation is paramount. Traditional unbiased estimation methods have leveraged gradient descent algorithms to reach the theoretical limits of the Cram\'er Rao Bound (CRB) for the error of the parameter estimates. In this study, we present a data-driven neural network approach that outperforms these traditional techniques, demonstrating improved accuracies in target azimuth and velocity estimation. Using a representative simulated scenario, we show that our proposed neural network model consistently achieves improved parameter estimates due to its inherently biased nature, yielding a diminished mean squared error (MSE). Our findings underscore the potential of employing deep learning methods in radar systems, paving the way for more accurate localization in cluttered and dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 現代のレーダーシステムでは、方位と速度推定を用いた正確な目標定位が最重要である。 従来の非バイアス推定法は、パラメータ推定の誤差に対するCram\'er Rao Bound (CRB)の理論的な限界に達するために勾配降下アルゴリズムを利用した。 本研究では、従来の手法よりも優れたデータ駆動型ニューラルネットワークアプローチを提案し、目標方位の精度の向上と速度推定を示す。 代表的なシミュレーションシナリオを用いて,提案するニューラルネットモデルは,本質的に偏りがあるため,パラメータ推定が常に改善され,平均二乗誤差(mse)が減少することを示す。 本研究は, レーダーシステムにおける深層学習手法の適用の可能性を明らかにし, 散在・動的環境におけるより正確な局部化の道を開くものである。

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