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J-GLOBAL ID：201702215006986338   整理番号：17A0393395

LEVEL-IIデータとファジィ論理推理に基づく気象レーダの風力検出と認識のための方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Weather Radar Wind Farms Clutters Detection and Identification Method Based on Level-II Data and Fuzzy Logic Inference

著者 (4件)： He Weikun (Tianjin Key Laboratory for Advanced Signal Processing, Civil Aviation University of China) ,  Guo Shuangshuang (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： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 12  ページ： 3252-3260  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： 風力タービンは強い散乱性とそのブレード回転によるスペクトル広がり特性を有し、そのレーダーエコーは従来のクラッタフィルタによってフィルタリングすることが難しく、さらに気象目標検出過程における誤検知と誤認識をもたらし、これは新世代気象レーダーの検出性能に影響する重要な要素である。本稿では,気象レーダの二次製品(LEVEL-II)の測定データに基づいて,いくつかの特性パラメータを選択した。特徴量の確率分布ヒストグラムと1次元範囲分布を構築することによって,ウインドファームのクラッタを識別するためのメンバーシップ関数を決定し,対応する論理規則を設定し,ファジィ論理的推論システム(FIS)を用いて,ウインドファームの適応検出と認識を実現した。いくつかの代表的LEVEL-IIデータを収集して,提案方法をテストして,検証することによって,気象レーダの視野に存在するウインドファームのクラッタを正確に同定して,実験結果はアルゴリズムの信頼性を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラッタ ,  風車 ,  ヒストグラム ,  フィルタリング ,  *ファジィ論理 ,  メンバシップ関数 ,  一次元 ,  *気象 ,  *気象レーダ ,  スペクトル線広がり ,  ウインドファーム ,  *風力 ,  確率分布
準シソーラス用語： 誤認識 ,  レーダエコー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Weather radar ,  Wind farm ,  Clutter detection ,  Feature extraction ,  Fuzzy logic

分類 (1件)： 風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ファジィ論理 ,  推理 ,  気象レーダ ,  風力 ,  提案