高次統計量に基づく方向探索アルゴリズム

非ガウス信号のための二つの方向探索アルゴリズムが提示されており、これは配列によって受信されたデータの四次累積量に基づいています。最初のアルゴリズムはMUSICに似ており、二つ目はある意味で漸近的に最小分散です。最初のアルゴリズムは累積行列の特異値分解を必要とし、二つ目は特定のコスト関数の非線形最小化に基づいています。最小分散アルゴリズムの性能は、少なくとも源信号の離散確率分布と空間的に相関のないガウスノイズのケースについては、分析的手段によって評価できます。実施された数値実験は、これらのアルゴリズムが（ガウス型）ノイズパラメータに対して鈍感であることを確認するようです。