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J-GLOBAL ID：201702282642313038   整理番号：17A0662414

未知統計を用いたGauss雑音中のGaussランク1信号の検出のための一般化尤度比検定【Powered by NICT】

Generalized Likelihood Ratio Test for Detection of Gaussian Rank-One Signals in Gaussian Noise With Unknown Statistics

著者 (5件)： Besson Olivier (Institut Superieur de l’Aeronautique et de l’Espace (ISAE-Supaero), Toulouse, France) ,  Coluccia Angelo (Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione, Universita` del Salento, Via Monteroni, Lecce, Italy) ,  Chaumette Eric (Institut Superieur de l’Aeronautique et de l’Espace (ISAE-Supaero), Toulouse, France) ,  Ricci Giuseppe (Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione, Universita` del Salento, Via Monteroni, Lecce, Italy) ,  Vincent Francois (Institut Superieur de l’Aeronautique et de l’Espace (ISAE-Supaero), Toulouse, France)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 4  ページ： 1082-1092  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 未知共分散行列をもつGauss雑音中のターゲットを検出するの古典的レーダ問題を考察した。決定論的ターゲット振幅の通常の仮定とは対照的に,後者はGauss分布から引き出されることを仮定した。一般化尤度比検定(GLRT)は,複数の一次データと雑音のみを含む二次データのセットに基づいて導出した。新しいGLRTはKellyのGLRTと補正,データ依存項であることを示した。も知られている障害共分散行列のためのGLRTを最初に導出する二段階手法を調べた。整合信号の検出と不整合信号の除去との間の良いトレードオフを提供する検出器を提案するためにために,仮想信号は帰無仮説に含まれるとき二段階GLRTを調べた。検出器の定誤警報率特性を解析した。数値シミュレーションを行い,それは小さなサンプルサイズのための新しく提案したGLRTはKellyのGLRTより優れていることを,さらに,仮想信号を含む検出器は非常に強力であることを示し,少なくとも低クラッタ対雑音比値への適用。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： クラッタ ,  *雑音 ,  *Gauss雑音 ,  レーダ ,  不整合 ,  検出器 ,  正規分布
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  誤警報率 ,  帰無仮説 ,  決定論 ,  共分散行列 ,  *一般化尤度比検定 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計 ,  Gauss雑音 ,  一般化尤度比検定