Comparisons of AIC and MDL on Estimation Reliability of Number of Soureces in Direction Finding Problem

Direction Finding Problem에서의 신호원 갯수 추정 신뢰도에 관한 AIC와 MDL의 비교

In this paper, a couple of well-known methods for determination of the number of source signals impinging on sersor array in array processing are introduced and compared in terms of estimation accuracy. The one is the procedure issued by Akaike(Akaike's Information Criterion : AIC) and the other one by Schwartz and Rissanen(Minimum Description Length:MDL). This paper demonstrates, through computer simulation, that the AIC is more reliable than the MDL in such troublesome cases as very closely spaced source signlas, very limited number of sensors in the array, finite data sequences and/or low Signal-to-Noise ratio(S/N).

본 논문에서는 array processing에서, sensor array를 통해 들어오는 source signal들의 개수를 결정하는 방법들을 판정의 정확도의 관점에서 연구 고찰한다. 첫번째 방법은 Akaike의 Akaike's Information Criterion(AIC)이고, 다른 하나는 Schwartz와 Rissanen의 Minimum Description Length(MDL)이다. 실용적인 측면에서 볼 때, 신호대잡음비 (S/N)가 매우 낮은 상태에서 얻어진 한정된 양의 data를 이용하여 제한된 갯수의 sensor들로 이루어진 array로 부터, 매우 근접해 있는 source signal들의 갯수를 예측해 내는 것은 대단히 중요한 일이다. 본 논문은 simulation 결과를 통하여, source signal들이 근접해 있을수록, array의 sensor 갯수가 줄어들수록, 이용할 data의 양이 한정될수록 또 S/N가 낮아질수록, AIC이 MDL에 비해서 높은 신뢰도를 가짐을 보여준다.