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J-GLOBAL ID：201702213372609402   整理番号：17A0393368

BESSEL関数基底信号分解に基づく微動群目標特徴抽出法【JST・京大機械翻訳】

Micro-Doppler Feature Extraction of Group Targets Using Signal Decomposition Based on Bessel Function Basis

著者 (3件)： Zhang Qun (Information and Navigation College, Air Force Engineering University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding) ,  He Qifang (Information and Navigation College, Air Force Engineering University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding) ,  Luo Ying (Information and Navigation College, Air Force Engineering University,Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 12  ページ： 3056-3062  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 微動特徴抽出は群のターゲット識別の有効な手段であり,従来の孤立目標に対する特徴抽出技術は適用されていない。本論文では,信号分解に基づく微動群の特徴抽出のための方法を提案した。まず第一に,微動信号の正弦周波数変調(SFM)を分析することによって,-分解能BESSEL関数におけるSFM信号の相位項の分解結果を引き出した。次に,周波数の推定を,分解結果における微動周波数と関数基底の1対1の対応関係に従って行い,そして,正確な振動数推定法を,誤差の原因によって,提示した。最終的に,離散的信号のあいまいさに基づいて,各サブ目標の微動周波数を抽出する。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性を実証し,正弦波周波数変調FOURIER変換(SFMFT)アルゴリズムと平均振幅差関数(AMDF)アルゴリズムと比較して,より高い精度を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  周波数変調 ,  *基底 ,  正弦波 ,  分解能 ,  曖昧さ ,  周波数 ,  シミュレーション ,  *特徴抽出 ,  振動数 ,  推定法
準シソーラス用語： *信号分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Micro-Doppler(m-D) ,  Group targets ,  Bessel function basis ,  Feature extraction ,  Parameter estimation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： Bessel関数 ,  基底 ,  信号分解 ,  微動 ,  目標 ,  特徴抽出法