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J-GLOBAL ID：201602213752835668   整理番号：16A0164859

Kuバンドの場海面クラッタデータの解析【Powered by NICT】

Analysis of field Sea Clutter Data of Ku Band

著者 (2件)： Zhou Chao (Key Lab. of Embedded Real-time Information Processing Technology; School of Information and Electronics,Beijing ...) ,  Liu Quanhua (Key Lab. of Embedded Real-time Information Processing Technology; School of Information and Electronics,Beijing ...)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 31  号： 12  ページ： 1573-1578  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  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： 高レンジ分解能(HRR)レーダは,クラッタ比(SCR)を改善する,標的多重散乱体への海洋ターゲット検出の助けとなるように,それを拡張した。しかし,この技術で収集したエコーの確率分布関数(PDF)は古典的な一定誤り警報率(CFAR)検出器の性能劣化に導く可能性のあるロングテール,すなわちそれはGauss型ではない,を持っている。改善は海面クラッタの特性の深い理解を用いて行うことができるだけである。本論文では,海面クラッタの振幅分布,パワースペクトル,時間および空間相関の特性を現場データを解析した。従来のCA CFARとOS CFARの性能を分析し,比較した。最後に,サブフレーム統合の技術改善を提案した。検出確率の劣化を許容し,方法は,ターゲット追跡時の誤警報をよく低減することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分解能 ,  海洋 ,  パワースペクトル ,  レーダ ,  *クラッタ ,  正規分布 ,  エコー ,  *海面クラッタ
準シソーラス用語： ターゲット追跡 ,  検出確率 ,  空間相関 ,  性能劣化 ,  CFAR ,  誤警報 ,  ターゲット検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Kuバンド ,  場 ,  海面クラッタ ,  解析