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J-GLOBAL ID：201702241319340440   整理番号：17A0379210

アンサンブル経験的モード分解法を用いた降雨汚染海洋レーダデータからの風方向推定【Powered by NICT】

Wind Direction Estimation From Rain-Contaminated Marine Radar Data Using the Ensemble Empirical Mode Decomposition Method

著者 (3件)： Liu Xinlong (Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University, St. John’s, NL, Canada) ,  Huang Weimin (Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University, St. John’s, NL, Canada) ,  Gill Eric W. (Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University, St. John’s, NL, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 3  ページ： 1833-1841  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 降雨汚染されたXバンド航海レーダ海面画像からの風向を検索した二アンサンブル経験的モード分解(EEMD)法。各レーダ画像は最初の一次元EEMDまたは二次元EEMDを用いた異なる固有モード関数(IMF)成分に分解した。,IMF成分の標準偏差または方位角の関数としていくつかのIMF成分の組み合わせは,最小二乗風向を決定するための調和関数に適合させた。カナダ東岸沖の降雨事象中の海上試運転で収集したレーダと風速計データを用いて行った提案したアルゴリズムの試験。結果は一次元離散Fourier変換ベース法と比較して,Dと2D EEMDベースアルゴリズムの両方は降雨における風向結果を改善し,参照に関して平方二乗平均差でそれぞれ7.4°と8.7°の減少したことを示した。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： *降雨 ,  カナダ ,  一次元 ,  航海 ,  方位角 ,  二次元 ,  *レーダ ,  最小二乗法 ,  風向 ,  *風 ,  海面 ,  レーダ画像 ,  *到来方向推定 ,  標準偏差
準シソーラス用語： *アンサンブル経験的モード分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： アンサンブル経験的モード分解 ,  降雨 ,  汚染 ,  海洋レーダ ,  風 ,  方向推定