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J-GLOBAL ID：201602290761475720   整理番号：16A0656104

知識支援STAPのためのロバストなカラー荷重係数最適化アプローチ【Powered by NICT】

A robust colored-loading factor optimization approach for knowledge-aided STAP

著者 (4件)： Zhang Shengmiao (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  He Zishu (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Jun (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Wang Yikai (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： RadarConf16  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： LWECと呼ばれるロバストな着色負荷因子最適化アプローチは着色負荷知識援用STAPのための新たに提案した。有色荷重要素は選択された二次試料に関する試験(CUT)細胞の着色負荷クラッタと雑音共分散行列(CNCM)の白化能を最大化するために最適化した。提案されたアプローチは,独立してビン各範囲の着色負荷CNCMの性能を評価し,次元縮小プロセス後最適化アルゴリズムを実施する能力の範囲ドメインとDoppler領域の両方における先験的情報の精度不均一性に対してロバストである。最適化関数の解は特有であることを証明した。数値実験の結果は,提案した方法の有効性とロバスト性を実証した。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： 不均一性 ,  着色 ,  *ロバスト性 ,  クラッタ ,  次元縮小 ,  *荷重係数 ,  雑音 ,  *最適化
準シソーラス用語： 数値実験 ,  最適アルゴリズム ,  最大化 ,  共分散行列 ,  *STAP , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 知識 ,  支援 ,  STAP ,  ロバスト ,  カラー ,  荷重係数 ,  最適化