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J-GLOBAL ID：201702218252541911   整理番号：17A0105150

改良した直接データ領域法に基づくDOA推定法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

DOA Estimation Based on the Improved Direct Data Domain Method with One Sample

著者 (4件)： Xie Hu (Xi’an Branch, China Academy of Space Technology; National Laboratory of Radar Signal Processing) ,  Dang Hongxing (Xi’an Branch, China Academy of Space Technology) ,  Tan Xiaomin (Xi’an Branch, China Academy of Space Technology) ,  Feng Dazheng (National Laboratory of Radar Signal Processing, Xidian University)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 9  ページ： 2371-2376  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： 小サンプルと単一サンプルの場合には,大部分の高分解能DOA推定法の性能が低下し,近傍ターゲットの効率的な分解能がないという問題を解決するために,空間領域の自由度を損失することによって,時間領域サンプルを改善するための新しい方法を提案した。まず第一に,アレイを分割して,いくつかの新しい低次元データベクトルを構築し,次に,アレイの各要素におけるよりの振幅応答は,同じ特性を持ち,新しい制約を構築する。実験結果は,提案したアルゴリズムのほうが従来の直接データ領域法よりもDOAの分解能が優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高分解能 ,  分解能 ,  アルゴリズム ,  *到来方向推定 ,  自由度
準シソーラス用語： 低次元 ,  時間領域 ,  空間領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： DOA estimation ,  Small sample support ,  High-resolution ,  Sub-array sliding ,  Direct Data Domain (D3)

分類 (4件)： 信号理論  (ND02020G) ,  アンテナ  (ND06000M) ,  通信方式一般  (ND07010E) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ領域 ,  DOA推定 ,  提案