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J-GLOBAL ID：201702218022515223   整理番号：17A0393361

知識ベースの海面クラッタ背景における距離拡張目標検出【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Detection of Range-spread Targets Based on Knowledge in Sea Clutter Background

著者 (3件)： Xu Shuwen (National Key Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding) ,  Xue Jian (National Key Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding) ,  Shui Penglang (National Key Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 12  ページ： 3004-3010  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 本論文では,補助データが限られた場合の適応検出器の検出性能の損失を克服するために,クラッタに基づく事前知識分布に基づく距離拡張目標適応検出アルゴリズムを提案した。複合GAUSSIANのテクスチャとスペックルの共分散行列はそれぞれ逆伽Ma分布に従うランダム変数と逆復分布のランダム行列としてモデル化される。事前知識を利用してテクスチャ成分の最大事後推定を導出し、そして広義の尤度比検定と結合し、補助データに依存しない距離拡張目標適応検出器を設計した。シミュレーション結果は,提案した検出器がパラメータ不整合条件の下で良いロバスト性を持っていて,従来の一般化尤度比検出器の検出性能よりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *知識ベース ,  ランダム行列 ,  *クラッタ ,  検出器 ,  *海面クラッタ ,  モデリング ,  不整合 ,  尤度比検定
準シソーラス用語： 尤度比 ,  共分散行列 ,  テクスチャ ,  事前知識 ,  検出能 ,  適応検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Range-spread target ,  Prior knowledge ,  Compound Gaussian clutter ,  Inverse Gamma distribution ,  Inverse complex Wishart distribution

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 知識 ,  海面クラッタ ,  背景 ,  拡張 ,  目標