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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11176v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 09:11:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 19:43:21.737436
• 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, Muralidhar Rangaswamy
• Abstract要約: レーダシステムでは、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用いてクラマーラオ境界の理論限界に達した。 データ駆動型ニューラルネットワークモデルは従来の手法よりも優れており、目標方位の精度と速度推定が向上していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29998889086656577
• 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 utilized gradient descent algorithms to reach the theoretical limits of the Cramer Rao Bound (CRB) for the error of the parameter estimates. As an extension, we demonstrate on a realistic simulated example scenario that our earlier presented data-driven neural network model outperforms these traditional methods, yielding improved accuracies in target azimuth and velocity estimation. We emphasize, however, that this improvement does not imply that the neural network outperforms the CRB itself. Rather, the enhanced performance is attributed to the biased nature of the neural network approach. Our findings underscore the potential of employing deep learning methods in radar systems to achieve 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では、パラメータ推定の誤差に対するクレイマー・ラオ・バウンド(CRB)の理論限界に到達するために勾配降下アルゴリズムを用いている。 拡張として、先述したデータ駆動ニューラルネットワークモデルがこれらの従来の手法を上回り、ターゲット方位と速度推定の精度が向上した、現実的なシミュレーション例シナリオを実証する。 しかし、この改善は、ニューラルネットワークがCRB自体を上回っていることを意味するものではない、と強調する。 むしろ、強化されたパフォーマンスは、ニューラルネットワークアプローチの偏った性質に起因する。 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するものである。

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