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J-GLOBAL ID：201702265376391772   整理番号：17A0198131

結合パターン制約とロバスト主成分分析に基づく地上移動目標検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Ground Moving Target Detection Based on Robust Principal Component Analysis and Shape Constraint

著者 (3件)： Guo Xiaolu (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University) ,  Tao Haihong (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University) ,  Yang Dong (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 10  ページ： 2475-2481  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： 地上移動目標検出はマルチチャネル合成開口レーダシステムの重要な応用である。ロバスト主成分分析の方法は,マトリックスの中のランク成分,スパース成分,およびノイズ成分を分離することができるので,多くの分野で広く使用されている。しかし、この方法は非理想誤差の影響を受け、移動目標の検出結果に大量の雑波Rao動点が存在するため、移動目標の検出性能に影響を与える。この問題を解決するために,ロバスト主成分分析と図形制約を結合した移動目標検出アルゴリズムを提案し,システムパラメータを用いてターゲット領域を制約し,移動目標検出を効果的に保証し,クラッタを除去した。シミュレーションと実測データは,提案したアルゴリズムの有効性と実現可能性を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラッタ ,  雑音 ,  *ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  合成開口レーダ ,  *主成分分析 ,  透視図法 ,  *制約条件
準シソーラス用語： システムパラメータ ,  検出能 ,  マルチチャネル ,  *検出アルゴリズム ,  *移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： SAR ,  Ground moving target detection ,  Principal Component Analysis (PCA) ,  Shape constraint

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 制約 ,  ロバスト ,  主成分分析 ,  地上 ,  移動目標 ,  検出アルゴリズム