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J-GLOBAL ID：201702270950158270   整理番号：17A0097874

波形類似性測度に基づくレーダ放射源分離方法の研究【JST・京大機械翻訳】

Radar Emitter Deinterleaving Method Based on Waveform Similarity Measurement

著者 (3件)： Wu Weicheng (Information Processing Laboratory,Department of Radar Conuntermeasures,Electronic Engineering Institute) ,  Jiang Qiuxi (Information Processing Laboratory,Department of Radar Conuntermeasures,Electronic Engineering Institute) ,  Pan Jifei (Information Processing Laboratory,Department of Radar Conuntermeasures,Electronic Engineering Institute)
資料名： Xiandai Leida  (Xiandai Leida)
巻： 38  号： 6  ページ： 34-38  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2498A  ISSN： 1004-7859  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： 特徴抽出の困難さ,ノイズの影響,および波形の変化に敏感であるという問題を解決するために,類似性測度理論に基づいて,波形類似性測定に基づくレーダ放射源の分類法を提案した。既存の類似性測度アルゴリズムの研究に基づき,角度の余弦アルゴリズム,平均絶対エントロピー法,動的スライディングウィンドウアルゴリズムを結合して,レーダ波形の全体と局所測定波形の類似性を用いて,レーダ信号のマッチングを実現した。シミュレーション結果は,提案方法が従来の分類方法の欠陥を克服することができ,信号相互相関に基づく分類アルゴリズムと比較して,効果的にソース信号分類の精度を向上させることができ,事前知識に対する依存性が強くなく,ある程度のノイズ防止能力を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  アルゴリズム ,  *類似性 ,  *レーダ ,  シミュレーション ,  特徴抽出 ,  *測度
準シソーラス用語： 事前知識 ,  信号分類 ,  分類アルゴリズム ,  相互相関 ,  エントロピー法 ,  分類法 ,  類似性測定 ,  *形状類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： waveform similarity ,  angle cosine algorithm ,  mean absolute difference algorithm ,  dynamic sliding window algorithm

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 波形 ,  類似性 ,  測度 ,  レーダ ,  放射源 ,  分離方法 ,  研究