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J-GLOBAL ID：201702215811732195   整理番号：17A1250915

Kronecker構造化共分散行列を有する複合Gaussクラッタにおける偏波検出【Powered by NICT】

Polarimetric Detection in Compound Gaussian Clutter With Kronecker Structured Covariance Matrix

著者 (5件)： Wang Yikai (Rutgers, The State University of New Jersey, New Brunswick, NJ, USA) ,  Xia Wei (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  He Zishu (School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Hongbin (Department of Electrical and Computer Engineering, Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ, USA) ,  Petropulu Athina P. (Department of Electrical and Computer Engineering, Rutgers, The State University of New Jersey, New Brunswick, NJ, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 65  号： 17  ページ： 4562-4576  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,共分散行列(CM)は,Kronecker構造を有する複合Gaussクラッタにおける偏波適応検出を考察した。Kronecker構造化CM推定のCrame’r-Rao限界を導き,Kronecker構造化推定を用いた適応部分空間整合フィルタ検出器の一定誤警報率特性を解析した。共分散推定の平均二乗誤差の関数としての平均信号対クラッタ比損失(SCRL)の一般式を提供した。前述の発現により,多数の試料がいかに実用的なシナリオにおける所望の平均SCRLレベルを達成するために必要であるかを決定するのに役立つ。発現に基づいて,必要な試料サイズはクラッタCMのKronecker構造を利用することにより効果的に低減できることを示した。も適応部分空間整合フィルタの漸近検出性能を導出した。SCRLおよび検出性能の解析は,より一般的なシナリオに拡張することができる,構造化されたCMの最尤推定は固定点方程式を解くことを含んでいる。数値シミュレーションにより,提案した方法の利点を検証した。Copyright 2017 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： 整合フィルタ ,  最尤法 ,  検出器 ,  *構造形成 ,  *偏波 ,  一般式 ,  シミュレーション ,  *クラッタ
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  検出能 ,  平均二乗誤差 ,  共分散推定 ,  誤警報率 ,  部分空間 ,  適応検出 ,  *共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 構造化 ,  共分散行列 ,  クラッタ ,  偏波