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J-GLOBAL ID：201602236637895543   整理番号：16A0655634

ソナーデータのK分布残響で信頼性のある統計的アプローチ研究【Powered by NICT】

K-distribution reverberation and reliable statistical approach study of sonar data

著者 (4件)： Zhang Chi (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, 100190) ,  Ma Xiaochuan (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, 100190) ,  Zhang Shuhao (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, 100190) ,  Zhan Fei (Key Laboratory of Information Technology for Autonomous Underwater Vehicles, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China, 100190)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： OCEANS  ページ： 1-5  発行年： 2016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： 残響背景における信頼性の高いターゲット検出の実行要求即発溶液重要な問題である。残響エンベロープの統計的特性化に関する研究だけでなくCFAR検出ではなく,環境検出と海底分類のための非常に重要である。浅水残響エンベロープのためのロバストな統計的モデルとして同定された,レーダクラッタ処理ソナーから工学への導入したK分布は環境パラメータに関連するそのパラメータの物理的解釈を提供する。異なるソナーデータ処理法は異なる結果をもたらす可能性があるので,著者らは処理ソナーデータの信頼できる統計的アプローチに関する研究,客観的で信頼できる結論を得た。本論文では,K分布の擬似ランダム変数を生成し,ランダムデータを処理するために一連の統計的方法を導入した。分布フィッティング,分布のパラメータ推定と良フィッティングの評価は,これらの段階に基づいて行うことができた。水中実験により支持され,平面アレイによる実データのセットを採取した。実データを使ってこの方式を説明し,浅い水の残響エンベロープはK分布モデルと良く一致することを確認した。Copyright 2016 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： *ソナー ,  統計的方法 ,  信頼性 ,  パラメータ推定 ,  海底 ,  ロバスト性 ,  *残響
準シソーラス用語： 平面アレイ ,  レーダクラッター ,  CFAR ,  統計的特性 ,  ターゲット検出 ,  *K分布 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ソナー ,  K分布 ,  残響 ,  統計 ,  研究