論文の概要: Deinterleaving of Discrete Renewal Process Mixtures with Application to Electronic Support Measures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09166v2
- Date: Fri, 08 Nov 2024 12:45:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 18:11:05.627398
- Title: Deinterleaving of Discrete Renewal Process Mixtures with Application to Electronic Support Measures
- Title（参考訳）: 離散的更新プロセス混合体の除染と電子的支援対策への応用
- Authors: Jean Pinsolle, Olivier Goudet, Cyrille Enderli, Sylvain Lamprier, Jin-Kao Hao,
- Abstract要約: 離散更新マルコフ鎖の混合物に対する新しい除染法を提案する。
提案手法は, シミュレーションした戦時データセットの最先端手法と良好に競合することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.800378748309573
- License:
- Abstract: In this paper, we propose a new deinterleaving method for mixtures of discrete renewal Markov chains. This method relies on the maximization of a penalized likelihood score. It exploits all available information about both the sequence of the different symbols and their arrival times. A theoretical analysis is carried out to prove that minimizing this score allows to recover the true partition of symbols in the large sample limit, under mild conditions on the component processes. This theoretical analysis is then validated by experiments on synthetic data. Finally, the method is applied to deinterleave pulse trains received from different emitters in a RESM (Radar Electronic Support Measurements) context and we show that the proposed method competes favorably with state-of-the-art methods on simulated warfare datasets.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルコフ鎖の離散的再生成の混合に対する新しい除染法を提案する。
この方法は、ペナル化確率スコアの最大化に依存する。
異なるシンボルのシーケンスと到着時間の両方について利用可能なすべての情報を利用する。
このスコアを最小化することで、成分過程の穏やかな条件下で、大きなサンプル限界におけるシンボルの真の分割を回復できることを示す理論的解析が行われた。
この理論解析は、合成データの実験によって検証される。
最後に,RESM(Radar Electronic Support Measurements)の文脈において,異なるエミッタから受信したパルス列車のインターリーブに応用し,提案手法が,シミュレーションされた軍用データセットの最先端手法と良好に競合することを示す。
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