{"created":"2023-06-20T13:20:44.839922+00:00","id":785,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"8278457a-be4e-4911-a9b7-0b312cdbd531"},"_deposit":{"created_by":1,"id":"785","owners":[1],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"785"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:ir.soken.ac.jp:00000785","sets":["2:429:17"]},"author_link":["0","0","0"],"item_1_creator_2":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"山下, 隆"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]}]},"item_1_creator_3":{"attribute_name":"フリガナ","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"ヤマシタ, 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第3章では、本論文で提案する手法について述べている。提案する手法は、統計モデル<br />によって通信路を近似表現する部分と、そのモデルに基づき復号を行う部分の2つで構成<br />される。通信路のモデル化には回帰モデルを用いている。しかし説明変数は受信された符<br />号で直接観測できないため、復号とあわせたモデル内のパラメータ推定は簡単ではない。<br />また、通信路の状態は時々刻々と変化するため簡便な推定法が必要となる。本論文ではEM<br />アルゴリズムを用いた最尤推定に基づく方法と高次統計量に基づく方法の2つの推定法を<br />提案し、次章において比較を行っている。復号についても計算量を小さくする必要がある<br />ことから、確率推論によって符号を推論する2つの復号手法を提案している。それぞれ周<br />辺分布を用い2ステップで推定するもの、同時分布を利用して直接的に推定するものであ<br />る。これらについても次章において比較を行っている。<br /> 第4章では数値実験の結果と実測データによる実験の結果について述べている。数値実<br />験では2つのパラメータ推定法、2つの推論法の4つの組み合わせでどの程度の改善が得ら<br />れるのかを確認している。その結果、計算量の少ない高次統計量に基づく推定方式によっ<br />ても最尤推定法と同等の精度が得られること、同時分布を用いる場合のほうが周辺分布を<br />用いる場合よりも受信状況をよりよく改善できることを確認している。'<br /> NHKの協力のもので行った実測データを用いた実験では、回帰モデルの次数を変えた実<br />験も行っている。その結果、一次のARモデルの簡単な通信路モデルによって十分な改善が<br />得られることが示されている。さらに、2つのパラメータ推定法、2つの推論法を適用し結<br />果をみることによって、数値実験と同様の結論を導いている。本手法が実際のシステムに<br />も適用可能な計算量で実現できることなど今後の実用化への方向性が示された。<br /> 第5章はまとめである。本研究の総括とともに、今後の課題について述べている。<br 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