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J-GLOBAL ID：201702264930037034   整理番号：17A0105091

レーダ高分解能コンパクト感知行列追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Compact Sensing Matrix Pursuit Algorithm for Radars with High Resolution

著者 (5件)： Liu Jing (School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University) ,  Sheng Mingxing (School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University) ,  Song Dawei (National Key Laboratory of Science and Technology on Space Microwave) ,  Shang She (National Key Laboratory of Science and Technology on Space Microwave) ,  Han Chongzhao (School of Electronics and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 8  ページ： 1950-1955  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： 圧縮センシングレーダの知覚マトリックスのコヒーレンス係数は,分解能の増加とともに増加し,それによって,大規模確率による疎ベクトルの完全な再構成を達成することができず,そして,直接感知マトリックス(,)アルゴリズムを,提案した。本論文では,CSMPアルゴリズムを十字陣レーダの2次元到来方向(DOA)推定に適用し,計算機シミュレーションを行った。シミュレーション結果は,マルチ信号分類(MUSIC)アルゴリズム,部分空間追跡(SP)アルゴリズム,ベース追跡(BP)アルゴリズム,およびスパースBAYES学習(SBL)アルゴリズムと比較して,CSMPアルゴリズムに基づくDOA推定の分解能が大いに改善されることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *高分解能 ,  *分解能 ,  透視図法 ,  二次元 ,  ベクトル ,  再構成 ,  *レーダ ,  到来方向推定 ,  計算機シミュレーション ,  コヒーレンス
準シソーラス用語： MUSIC ,  信号分類 ,  到来方向 ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Compressive sensing based radar system ,  High resolution ,  High coherence ,  Compact Sensing Matrix Pursuit (CSMP) algorithm

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

タイトルに関連する用語 (6件)： レーダ ,  高分解能 ,  コンパクト ,  感知 ,  行列 ,  追跡アルゴリズム