文献

J-GLOBAL ID：201702292130183851   整理番号：17A0381335

バイスタティックMIMOレーダにおける圧縮センシングに基づくクラッタ推定【Powered by NICT】

Clutter estimation based on compressed sensing in bistatic MIMO radar

著者 (3件)： Chen Peng (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Zhan Ping (North China Institute of Computing Technology, NCI, China) ,  Wu Lenan (School of Information Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCCEE  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,バイスタティック多入力多出力(MIMO)レーダシステムにおけるクラッタ推定問題を考察し,新しい圧縮センシング(CS)ベースモデルは,角度領域におけるクラッタスパース性を利用することによってクラッタを記述するために提案した。,CSベース法を用いて,まばらなクラッタを再構成し,クラッタ散乱係数と角度を推定した。さらに,波長の半分であるアンテナ距離とともにtradditionally配置MIMOレーダシステムとは異なり,著者らはCSベースレーダシステムにおける最適アンテナ距離は辞書マトリックスの相互コヒーレンスを最小化することにより得られることを示した。さらに,疎再構成性能をクラッタ散乱体の地理的位置に依存するので,相互コヒーレンスに基づく間接的な方法は,推定性能を測定するために,レーダパラメータを最適化するために提案した。シミュレーション結果は,CSベース法は,クラッタ情報を効率的に推定でき,一層良い推定性能は,レーダパラメータを最適化することにより達成されることを示した。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： コヒーレンス ,  最適化 ,  シミュレーション ,  波長 ,  散乱体 ,  アンテナ ,  *クラッタ ,  地理学 ,  再構成
準シソーラス用語： 散乱係数 ,  スパース性 ,  レーダ探知機 ,  *MIMO ,  *圧縮センシング ,  *MIMOレーダ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： バイ ,  MIMOレーダ ,  圧縮センシング ,  クラッタ ,  推定