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J-GLOBAL ID：201602277779942073   整理番号：16A1023986

ガウス分布の下で,レーダ目標距離検出法を混合した【JST・京大機械翻訳】

Distance detection method to radar target under Gaussian mixture distribution

著者 (2件)： Zhao Xinggang (Air Force Early Warning Academy) ,  Wang Shouyong (Air Force Early Warning Academy)
資料名： Dianbo Kexue Xuebao  (Dianbo Kexue Xuebao)
巻： 31  号： 2  ページ： 346-352  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2508A  ISSN： 1005-0388  CODEN： DKEXFT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 非GAUSS相関クラッタ背景の下で,従来の検出方法では難しい目標を検出する,球に基づく不変ランダムプロセスクラッタの尤度比検出法をクラッタに対しては正確なモデリングにより,より良い検出効果を取得できる,しかしその分布形はしばしば複雑である一般の場合検出統計量の閉じた形式を得ることは困難であるこの問題に対して,情報幾何学理論に基づく,ガウスの混合統計多様体上の二つの分布間の距離計算により,1つの距離検出器を定義し,推定分布と目標を計算することによってこの検出器にはある2つの仮定は分布間の距離の差はなかったが,目標検出を実現する,検出問題を統計多様体上の幾何学的問題に変換した。シミュレーションと実測データの検証結果は示した:複雑なクラッタ背景の下で,従来の方法と比較して,この方法は,より良い検出性能を持ち,かつ容易に実現できる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出器 ,  *検出法 ,  モデリング ,  多様体 ,  クラッタ ,  統計量 ,  *正規分布 ,  不変性 ,  *レーダ
準シソーラス用語： 検出能 ,  尤度比 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： information geometry ,  statistical manifold ,  geodesic distance ,  Kullback-Leibler divergence

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ガウス分布 ,  レーダ ,  目標 ,  検出法