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J-GLOBAL ID：201702272795656300   整理番号：17A0105090

ロバスト知識支援STAPのための最適化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Robust Colored-loading Factor Optimization Approach for KA-STAP

著者 (4件)： Zhang Shengmiao (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  He Zishu (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Li Jun (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China) ,  Zhao Xiang (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 8  ページ： 1942-1949  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： 色加載知識支援STAP技術では,事前情報の精度に応じて色加載係数を設定する必要がある.既存の色加載の性能評価に基づく色加載係数最適化アルゴリズム(PRE-WHITENING,PW)は既存の検出距離ユニット(CUT)の事前情報精度を評価することができず,クラッタの事前情報の不均一性に対するロバスト性はない。本論文では、PW法に基づき、CUTユニットの色加載行列の性能を有効に評価できる穏健色負荷係数最適化方法(CUT INFORMATION INVOLVED PW, CPW)を提案した。CPW法は,いくつかの参照要素サンプルを用いて,CUT要素の色加載能力を評価し,同時に,PW法の最適化結果の非単一問題を解決した。シミュレーション実験により,CPW法が異なる参照サンプルのサンプル数と異なる事前情報精度の条件下での色加載係数の最適化性能を検討した。シミュレーション結果は,提案方法の有効性とロバスト性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  クラッタ ,  シミュレーション ,  不均一性 ,  最適化手法 ,  *ロバスト性 ,  性能評価
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *最適アルゴリズム ,  *STAP , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Knowledge Aided STAP (KA-STAP) ,  Colored-Loading factor (CL) ,  Pre-Whitening (PW)

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)： ロバスト ,  知識 ,  支援 ,  STAP ,  最適化アルゴリズム ,  提案