文献

J-GLOBAL ID：201002286107820179   整理番号：10A0866588

レーダ適応検出のためのBayes Rao及びWald検定

BAYESIAN RAO AND WALD TEST FOR RADAR ADAPTIVE DETECTION

著者 (2件)： ZHOU Yu (Xidian Univ., Shaanxi, CHN) ,  ZHANG Lin-rang (Xidian Univ., Shaanxi, CHN)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.4  ページ： 2782-2785  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： レーダシステムの基本的課題は,クラッタや熱雑音,またはジャミングなどの雑音が存在する環境において,対象セル(CUT)中のターゲットの時空間的特性を検出することである。Gauss雑音の場合にCUTにおける雑音の共分散行列(CM)が既知の場合に,最適検出は白色化と整合フィルタリングからなる。ここでは,CMが未知のGauss雑音が存在する場合の対象とする信号を適応検出する場合について検討した。未知のCMの確率密度関数(PDF)に対する適切なモデルに基づいたBayes手法を用いた。この仮定の下で,CMの事後確率(MAP)推定を導出した。次にこのMAP推定を用いて,Rao及びWald検定のBayes版を作成した。この検出法は,KellyのGLRT法や,利用可能なトレーニングデータが非常に少ない場合での非Bayes Rao及びWald検定法による検出法より性能が優れている。

シソーラス用語： *レーダ ,  Bayes推定 ,  確率密度関数
準シソーラス用語： MAP推定 ,  Rao検定 ,  Wald検定 ,  *レーダ信号処理 ,  共分散行列 ,  *適応検出

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： レーダ ,  適応検出 ,  検定