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J-GLOBAL ID：201702231095478318   整理番号：17A0381274

経験的モード分解に基づくレーダ信号ソーティング【Powered by NICT】

Radar signal sorting based on empirical mode decomposition

著者 (4件)： Chundong Qi (School of information and electronics, Beijing Institute of Technology, China) ,  Yaxiao Niu (School of information and electronics, Beijing Institute of Technology, China) ,  Jiwei Huang (School of information and electronics, Beijing Institute of Technology, China) ,  Xiumin Shi (School of information and electronics, Beijing Institute of Technology, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IBCAST  ページ： 741-745  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,経験的モード分解(EMD)に基づくレーダ信号を分類する新しい方法を導入した。EMDアルゴリズムは,いくつかの固有モード関数(IMF)に異なるエミッタからの多重信号を含む完全にランダム混合パルス列を分解することができる。EMDは,いくつかの状況におけるモード混合を引き起こす可能性があることを考慮して,この現象を防止するために周波数シフトと高周波数高調波の組合せに基づく方法を提案した。改善されたEMDアルゴリズムを用いて,多重エミッタの混合パルス信号から各1個のエミッタの単一パルス信号を得ることができ,選別結果は良好な信号の同定に役立つことができる。信号分離のシミュレーション結果は,EMDアルゴリズムをレーダ信号選別に適用できると分解の精度は極めて良好であることを示した。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： パルス ,  アルゴリズム ,  周波数シフト ,  HF【周波数】 ,  *レーダ ,  シミュレーション ,  多重化 ,  高調波 ,  *ソーティング ,  パルス列
準シソーラス用語： 信号源分離 ,  固有モード関数 ,  *経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 経験的モード分解 ,  レーダ ,  ソーティング