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J-GLOBAL ID：201602277317359701   整理番号：16A0958043

走査モード監視監視レーダウインドファームのクラッタの検出と抑制【JST・京大機械翻訳】

Wind turbine clutter detection and mitigation in scanning ATC surveillance radar

著者 (4件)： He Weikun (Tianjin Key Laboratory for Advanced Signal Processing,Civil Aviation University of China) ,  Zhai Qiuping (Tianjin Key Laboratory for Advanced Signal Processing,Civil Aviation University of China) ,  Wang Xiaoliang (Tianjin Key Laboratory for Advanced Signal Processing,Civil Aviation University of China) ,  Wu Renbiao (Tianjin Key Laboratory for Advanced Signal Processing,Civil Aviation University of China)
資料名： Hangkong Xuebao  (Hangkong Xuebao)
巻： 37  号： 4  ページ： 1316-1326  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1470A  ISSN： 1000-6893  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： 近年,世界の風力発電設備容量は指数成長を呈した。研究の結果,風車レーダを監視してその付近の監視(ATC)に対して深刻な影響を与える。風輪机雑波の有効な検出と抑制は,空中の交通安全を保証するには重要な意義を持つ。まず風輪机雑波回波譜寛特徴の監視監視レーダに基づく検出法を提案した。走査モードに対して監視レーダのスペクトル分解能が比較的低いの問題を監視する,自己回帰(AR)モデルの超分解能方法と質量中心の概念に基づき,レーダエコーの高速スペクトル幅に適用するとスペクトル中心アルゴリズムにおける推定,スペクトル幅推定の精度を向上させる。次に,走査モードでの風車に対してエコーデータは完全な周期データの問題の1つではない,に基づく虚省データの幅と位相をアルゴリズム推定(開嘴虫症)走査モードの下での風車レーダエコーデータの推定デフォルトを実現した,そして,クラッタ風車クラッタの周期的抑制風車を利用した。このアルゴリズムは風輪机雑波の有効な検出と抑制を実現し,またその風車と航空機目標に同じ1つの距離ユニットにおいて限らを受けない場合。シミュレーション結果は提案方法の有効性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  *レーダ ,  スペクトル ,  *クラッタ ,  重心 ,  風 ,  アルゴリズム ,  スペクトル分解 ,  机 ,  位相 ,  風車 ,  高速度 ,  交通安全 ,  *走査
準シソーラス用語： レーダエコー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ATC surveillance radar ,  wind turbine clutter ,  spectrum width ,  GAPES ,  clutter mitigation

分類 (2件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 走査 ,  レーダ ,  ウインドファーム ,  クラッタ