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J-GLOBAL ID：201602211017214727   整理番号：16A1267533

サポートベクトルマシンに基づく電磁放射源の新しい方法【Powered by NICT】

A new method of electromagnetic radiant sources based on support vector machine

著者 (4件)： Yang Sun (Shenyang Normal University, No. 253, HuangHe Bei Street, HuangGu District, 110034, China) ,  Xinyuan Hu (Shenyang Normal University, No. 253, HuangHe Bei Street, HuangGu District, 110034, China) ,  Yin Shoulin (Shenyang Normal University, No. 253, HuangHe Bei Street, HuangGu District, 110034, China) ,  Jie Liu (Shenyang Normal University, No. 253, HuangHe Bei Street, HuangGu District, 110034, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PIERS  ページ： 3060-3063  発行年： 2016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： 電磁放射源の伝統的識別と認識法は,高度に誤差と長い時間と共にいくつかの欠点を持っている。Wilsonアルゴリズム,Leeアルゴリズムと近傍場波動インピーダンス理論は放射源特性を解析するために提案されている。そして,これを,異なる放射源特性に応じてそれぞれ分散アルゴリズムの貧弱な平均アルゴリズムとディファレンシャルモード雑音試験法のコモンモード放射ノイズ試験法を示した。それにもかかわらず,不正確な位置といくつかの疑問が残っている。電磁放射源の空間の電界強度分布を得ることにより,放射源の方向特性を決定することができる。高分化度の方向性特性パラメータを用いて,サポートベクトルマシン(SVM)に基づく電磁放射源のための正確な分類と認識を行った。本論文では,三つの基本的なアンテナ放射モデルを解析した。は同じ位置に遠視野場のその場強度値を得るために立方体受信アレイを確立し,加えて,データを扱うためにサポートベクトルマシン法を採用し,認識精度を解析する評価モデルを設定した。最後に,実験結果は,提案した方法が高い認識精度を持つことを示した。,耐雑音性能,データ正規化法とF1値と三つの側面からの新しい方式を示した。Copyright 2016 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： 電界強度 ,  波動インピーダンス ,  耐雑音性 ,  *電磁波放射 ,  分散アルゴリズム ,  正規化 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  遠視野 ,  指向性 ,  *サポートベクトルマシン ,  試験方法
準シソーラス用語： 認識精度 ,  コモンモード ,  差動モード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： サポートベクトルマシン ,  電磁放射